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然要手動輸入。到了最後，整個世界的無數知識碎片我們都需要輸入，如何呼叫又成了問題。
“常識”經常被認為是區別AI和人的重要分野。“常識”是把各個門類資訊彙集到一起、形成廣泛知識背景網的能力。這種能力我們人人都有，因而並不覺得稀奇，然而機器沒有，我們才知道其可貴。
為什麼機器難以具有常識？有多重原因，目前人們仍在嘗試去理解。首先的直接原因是，機器缺少物理世界的生活經驗，所處理的是人類的二手資訊，對於周圍的物理世界沒有真實接觸，不知道什麼是可能的，什麼是不可能的。例如，“石頭放在雞蛋上”還是“雞蛋放在石頭上”只是詞語遊戲，對於AI沒有真實意義。AI也不知道人繞房子一週會回到原點。
對於這個原因，我們可以想出技術上的解決方案，一個是製造更精細的真實的機器人，讓機器人在物理世界裡不斷探索，最終把物理世界的常識都記錄到心裡，這種可能性的問題在於機器人本身製造的困難（具體有哪些困難後面再說）；另一個可能的方案是讓人工智慧的虛擬人物在虛擬世界裡生活，只要虛擬世界本身的物理特性完美仿照真實世界，虛擬人是有可能學會知識的。只是，這個方案首先需要一個能夠完美感知和識別虛擬世界物體的虛擬大腦，目前的人工智慧“仿腦”技術還做不到這一步。
除了缺乏直接的物理世界的經歷，還有可能是更核心的原因，那就是人工智慧目前還缺少建立“世界模型”的綜合能力。
人類擁有“完形”認知的心理能力，能讓我們把碎片資訊編制完整。這是一種高度統合的能力，我們能把軀體五感統合起來，共同構成對世界的感覺。同樣，人從各個方面得到的碎片知識也有一種統合的能力，大腦會把碎片貼上起來，把碎片之間的部分補齊，以期構成一個完整的知識世界。
事實上，人的“完形”並不僅是“拼湊”碎片資訊，而是建立一個模型，然後用模型來理解碎片資訊。“完形”是把資訊連線成可以理解的圖景。中間有大片空白我們要“腦補”。我們能從驗證碼的碎點圖片中看出連貫的字母，而計算機程式做不到。我們能把沒有關係的人連線在同一個故事裡，只需要想象一兩重關係，就能組成複雜的陰謀論。
所有研究人類視覺和認知的心理學家都清楚，人類的視覺包含大腦的建構。人類視網膜得到的是二維影象，就像相機的照片一樣。但人類的視覺體驗絕不僅僅停留在一堆“視網膜照片”上。我們眼前看到的世界直接是三維立體視
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