简答说明通用智能基础模型的基本处理逻辑

 当能量多的时候
激发的是欲望
按照中庸之道
多余的能力要消耗掉
当没有可以查询的模仿行为或者是大量消耗能量行为的时候
就开始记录行为统计为一个发生概率行为表
当拥有了概率记录数据后，按照最大发生概率依次模仿行为
行为得到的反馈 反馈的时间越短 则判断剩余能量多少
加大能量模仿该行为 如果不够则按照概率发生表依次模仿
模仿的消耗和反馈都会记录到行为消耗能量和反馈表中
能量多的时候优先选择 能量反馈消耗表查询
当能量少的时候则是需求
需要优先查找能量消耗表 模仿时候有能量反馈回来的进行执行而不是概率发生
如此多的时候进行观察思考实践
少的时候进行保守策略保证生存
如此方可实现基本的简单的生存模型
只要结合不同的感官组合方可实现各种行为
同时学习各种能力
而怎么设置不同的能量
各个行为花费的能量
和获取的能量是关键
此时需要深度学习或者
其他的优化方法求解
目前应该无法测量人脑能量分配情况
故而需要不断的尝试人脑对于各个行为消耗和获得能量的情况是关键
也许可以从dna下手，也许
不断的调节尝试方可实现
后期会进行细化此模型
并使用实际例子对模型进行验证