现有的人工智能理论为什么不能实现高级智能？我认为是它们缺乏一些高级智能必须的功能结构，所以它们不可能实现高级智能。我为什么这样说，看我下面的分析。

大家觉得我下面关于高级智能的逻辑推理有没有问题。关于智能必须具有的功能结构，我下面有一段简单的逻辑推导，大家看逻辑上有什么问题。

我们判断一个实体是否具有智能，往往是根据它是否能够通过学习适应环境来判断。

1. 具有高级智能的智能实体必须具有的表现是，通过学习，智能实体面对信息刺激能够做出“智能”反应，面对信息刺激可以有无数种反应，而“智能”反应就是从这无数种可能的反应中选择出来适当的一种。智能实体“智能”反应的过程我们称其为思想行为的过程，“智能”反应需要选择，思想行为也必然需要选择。任何具有真正高级智能的智能实体都需要选择自己的思想行为，选择的标准是什么？是奖惩（适当的思想行为会带来需要的结果，即奖赏，不适当的思想行为会带来不需要的结果，即惩罚）。智能实体选择适当的思想行为之前需要预期到思想行为是否能够获得适当的结果（如果智能实体不能预期思想行为的，它就不能知道那种思想行为是它需要的，也就无法选择出适当的思想行为），这便是奖惩预期。智能实体“追求”预期到的“奖赏” 结果，“逃避”预期到的“惩罚”结果，就是目的。因而目的与奖惩预期是高级智能的必备属性。
2. 智能实体在思想行为的选择过程必然涉及到大量存储信息的操作（这是奖惩预期的前提条件），它需要从大量存储信息中提取相对最有利于完成目的的信息，在“海量”的存储信息中，如何让那些相对有利于目的完成的少量存储信息更容易被提取哪？需要在这个目的下它们具有更多的“提取因子 ”，这就需要根据目的给它们分配更多的“提取因子”，而这个分配的机制，我称之为注意力的分配。给适当的存储信息分配“提取因子”不是凭空产生的，其获得如何分配这些“提取因子”的过程中也需要智能实体的选择学习。
3. 通过这些讨论可知：宇宙中任何智能实体，只要它具有真正的高级智能，它就必然具有奖惩、奖惩预期、目的、注意力的分配这些功能及与这些功能相对应的相关结构。

因而，要实现智能，这些功能结构任何理论都是无法绕开的。这也是现在的一些人工智能理论始终无法实现高级智能的原因。

当然，这些都是高级智能的必要条件而不是充分条件。

有关这些功能结构的具体讨论，大家可以看我的拟人智能的实现这本书。它详细讨论了这些必要条件的功能结构特点，及如何编程获得这些功能结构。并讨论了如何在这些基础结构的基础上通过学习获得高级智能的。