我希望的智慧學習裡面，會讓電腦建立起學習的方法，
簡單來說就先從問答開始，
電腦問，我回答，我的答案就是聖經，就是一切，
(日後再教她推論的方式，就可以把學到的答案推論出新的結論，做出衍生的學習紀錄)
學到的東西會存起來到資料庫，學得越多，資料庫就越大，
而我在設計問題的時候，就必須考慮答案的範圍，
是非題的回答不是【對】就是【錯】，二選一，
有些問題的答案可能兩者都存在，要看適用的情形，
(甚麼叫做適用，也是我來定義的，每個人界線不同，個性的差異就出現了)
當問題要視情況才對的時候，做教學者就必須提出反例，
讓學習者知道是有可能例外條件發生。答案不是唯一。
如果，AI 問我，
他是動物嗎?
不是，因為她暫時不會動，要裝上了機器人才會動。
他是植物嗎?
不是，植物通常定義要行光合作用，
以上，就已經違反答案的設定，這答案必須二選一，或是同時存在，
要如何解釋同時不存在呢?
還是要把AI定義為桌子椅子一樣的分類，
或是該分類為藝術「風格」之類的非實體價值，
可是AI 裝上機器人就算是動物，
梵谷的畫風畫在紙上卻還是無法認定動植物的分類，
AI與畫風，差別又在哪裡呢? 該怎麼向 AI 解釋呢?
要教會電腦何謂非實體價值，這種人類訂出來的抽象意義，
還真不容易，抽象的軟價值完全沒有客觀條件，
若加入個人的主觀條件，電腦只會讓這主觀界線變得更銳利
(人性的搖擺不定，不應該加入電腦裡，那是演化的缺陷之一)
