不要只看智能的表现和它的功能，只会去模拟这些外在现象及功能，只注重现象层面的模拟，而是要看这些智能的表现及功能是如何来的，即从夲质的角度去模拟。这样一来需要考虑如下问题

  1，客观世界的存在有些什么？抽象概括下来实际只有二个对象，①存在者，②存在者之间的关系存在，

  2，智能体如要在环境中生存需要具备什么能力呢？实际就是处理对象内容和处理对象之间关系这二方面。

  3，处理对象内容主要就是处理对象的时空结构。①共时态结构(停时的状态)，二维面可以表征，②共时态和历时态在有限时间中的统一存在(历时态状态存在)，可以用三维的或更多维的空间体表征。用流形的方法，用同态映射的方法来实现，人脑的动态神经网络集群事件或人工神经网络的处理实质就是完成信息的同态映射，时空相关性捆绑编码，解码。人用脑的信息加工辩别出对象在人的认识中是什么或似什么？对人意谓着什么？然后给出一个合适的应对。

  4，处理存在者之间的关系。存在者对象之间的历时态关系抽象概括下来无非就是几类:因果的关系，概率的关系，竞争性关系，相关关系，无关关系…当处理对象关系时可把各存在对象看成点，不再考虑点内部的复杂性，在点之间用不同的连接即因果的，概率的，竞争的，无关的关系去处理。智能体必须在学习中实现对象之间的关系的建立，既可建关系，也可弱化或解绑关系。

  人脑如何处理因果关系和非因果关系呢？处理因果关系就要建立确定的A→B的产生式。概率关系就是要对应概率值给出不确定的合适应对，相关关系要根据相关程度给出合适应对。无关关系就是要有解绑已经建立了的偶然关系，解除他们之间已经建立的捆绑关系，至少不让这种关系影响智能的应对。就是说在学习中该强化的关系要强化，该弱化的关系弱化，该解绑的关系解绑。存在者之间的关系特别是历时态关系远比存在者内容处理要少一些更好处理一些。

   人所面对的自然界的因果关系，在人脑的信息处理中都是以二者同时或相继呈现而被处理的，人脑在信息存贮时按时间相关性捆绑在同一心理状态(存贮单元)中。如果两者有同时或相继呈现关系，且这种关系被反复记录，在脑中就建立了A→B的产生式关系。其实，所有的因果关系对人脑来说只可能表现为反复的共同或相继呈现关系。至于它们之间是否真有因果关系或是没有什么因果关系并不是人事前知晓的，其实也不需要知晓。

  人脑对概率关系的处理也是这样的。只要二者有高概率共同或相继呈现关系(虽是非因果关系)也是照时间相关性捆绑来处理的。

   因果关系也好，高概率关系也好都是根据它们的表现(同时或相继呈现)来处理的。当概率为1或接近为1，就当因果关系，同理，即使是因果关系也按高概率关系处理。

   同理，即使只呈现了一次相继或同时呈现的信息之间也按时间相关性捆绑在一个心理状态(记忆单元)中，不过随时间流逝后继项目的输入使其在记忆系统中的存在度大大降低，只近为零，低概率的呈现或不再呈现的关系相当于解绑了的关系。总之，建立或解绑任何关系智能体都是按时间相关性捆绑，单位化存贮，存贮对象的存在度的动态变化来实现的。

  信息的同态映射,相似态激活.注意选择,时间相关性捆绑，单位化存贮，记忆单元的存在度变化，输出的max竞争择优选择是人脑处理对象的内容和处理对象之间的因果关系，概率关系，相关关系，0关系的信息加工原理，这些原理对智能来说应该够用了。实际上人脑的信息外理就是可以在不知对象是什么？为什么？对象间是否拥有因果关系还是非因果关系的情况下，根据对象的外在表现而给出合适的应对。

  总之，因为世界上只有二个对象，存在者，存在者之间的关系。智能体能处理对象的内容，(存在者)处理对象之间的关系，就能满足处理一切了。