大家有没有考虑设计这样一个程序？

都没有看懂吗？
无语了！

   说实话真的没看懂。
   在多媒体数据流中截取出现频率×长度较大的字符串，呵呵，还不如直接去这数据流中搜索“智能”这4个ASCII码有意义。
   所以请说的更详细些，好让大家知道你的目的是什么。

我感觉还是老样子他什么也没学会。程序要一点一点的变大，而他也要一点一点的有目标有方向的学习。就像精子变成人一样，要一边成长一边学。哈哈

描述的比较混乱，很多东西只能看出个影来，似是而非，
我们随便说的话，lz又要不高兴了。。。。
请讲的详细点

角度A：
1.用两个字符串对比的方式，找到公共子串，这些子串作为数据。
2.公共子串在系统的价值需要设置权值。在最底层采用长度*频率（我认为较为合理的方式）
3.有用的数据，需要一级一级的提取，忽略价值较低的数据。
角度B：
1.关于事物之间的联系，如果细分，最终会发现：人接收到什么数据，人就只能用这些数据包含的信息来建立事物之间的联系（重点），至于真实世界客观事物本身是怎么联系的并不是能准确描述，但越多的数据能使结果越接近（这不是我要表达的重点）。接收什么就认为什么，这其实就是我们认识事物的本质。多数人马上就会强烈的反对，那是因为我们接收过“接收什么就是什么这样认识事物是不正确的”这样的数据（比如小时候，老爸总是骂：“你怎么这么笨呢，别人说啥你都信，他不过是骗你的”等等类似的话），但这本身不违背接收什么就认为是什么的本质。
2.最初我们的认识的事物中连对象都不是真正的存在。因为环境中的输入数据是不会很久的稳定存在的，我们动一下头我们看到的视觉数据就完全不同，这一点对视频采集有点了解的人都知道。但是相邻的时间，我们从外界中获取的数据会有一些稳定的因素，这些稳定的因素也很难连续不断的存在。它们是一段一段的，而这些一段一段的具有相对稳定性的元素构成了人类认知世界的基本元素。它们之间只有最基本的关系，比如同时出现、不同时出现、等等，这些最后我发现它就是我们常提到的与、或、非。
3.我说的接收什么就是什么，不是指简单两个事物的直接映射。而是根据你历史获取的与当前相关数据总和的直接联系结果。


有些想法我自己还在整理，所以不好描述，甚至可能是错的。

感觉lz的这些应该算是思考的中间产物，呵呵，理应继续思考抽象，并得出
现在你能想得到的结论。
信息的权值 应该只是筛选、分类知识所需要考虑的其中一个因素，
很多时候一个信息是否要着重分析并记忆并不是因为它短时间内出现了几次，
而是逻辑上它与某个问题相关，所以我们要去注意它，了解它。
如果仅仅因为一个信息短时间内多次出现，就决定把它无限强化记忆，那我们只能说这个生物很“本能”，几乎没有逻辑思维能力。
说到底你还要让程序真正识别 每个物体所代表的含义。
但真要实现将每个物体含义用数据实现并存储到计算机里，
马上就有成山的问题出现。
按lz的说法延伸，初步只对信号的频率和相似度进行分析，
还要对输入输出的来源进行权值运算，
比如：眼睛视频信号的权值要比耳朵的音频信号更优先。
另外你说的一段智能程序的输出会变成另外一段智能程序的输入，
这个就是逻辑关联思考了吧，光是记忆某个信号，只是一元操作，
如果能够把多个信号之间互相首尾连接起来，那就是逻辑思维了。
大脑是怎样思考的，你可以随便用任意模型去解释它，lz你的模型
就是类似神经网络运算的，但我想不管怎么样，最后都是殊途同归。


LZ用代码或伪码来描述的话或许会清晰许多。。。

很多时候一个信息是否要着重分析并记忆并不是因为它短时间内出现了几次，
而是逻辑上它与某个问题相关，所以我们要去注意它，了解它。
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这点就是我和传统认识的不同，我们总希望我们在认识事物的时候，总是想“逻辑上它与某个问题相关”如何去实现，而在想在元素级就要实现这么复杂的功能是很难的，甚至从逻辑上是不合理的，就像你只是看到某些图像信息的时候，你试图去去理解它和声音如何进行关联。这些处理还不是这个层次要解决的问题。就拿图像和声音的联系来说，只有图像的多个元素形成较为稳定联系的时候它才会和声音的多个稳定元素集相联系。例如，没有一种颜色和某个声音是直接联系的。而是多个颜色按照某一定规则组成一个集合，比如一个人的轮廓，然后获取记忆中的数据最后提取到一个曾经我们见到人时得到的轮廓信息，并曾经有人告诉过我“这就是人”这个声音数据中的“人”时也获取到了这个轮廓信息这样一个经验。这时我们看到人的轮廓图像时才会联想到“人”的发音。

人大脑思维的复杂并不是基本原理复杂，而是它的具体数据以及数据之间的联系复杂，因为这些联系来源外界环境，是后天学到了，每个人环境又不同，但又有相似之处。所以有些地方我们能归纳出具体联系，有些地方又不能。如果试图用一种通式来表达外部环境（对了这里要提到的是，对于我们人的躯体而言，也属于外部，所有我们感知的东西都是外部数据，甚至包括情感体验）的具体联系方式是不可取的。这也是目前这些计算机系统很死板的原因。
既然直接理解事物之间的联系不可取，那么就构造一种结构，让之前自己获取的数据提取出特征，来关联当前获取的数据，让他们自己产生联系，这样一直累积，累积的越多对外界的理解越准确，越准确又会让它理解的更多，再加上生活在人的环境中人能提供给它更直接的经验（这就和教育子女一样），那么它最后的智能就能显现出来，设计者不用去理解具体最后它产生了怎么样的连接。