机器如何做到自主智能识别现实世界？
通常的做法，都是人类通过建立模型并机器语言告诉机器该如何识别。这是机器的被动识别方式。
我总是在思考，被动识别非常繁琐，并且对建立该模型的“人”有非常高的要求。他不仅需要具有非常高的抽象能力，并具有翻译成机器语言的能力。
我们有没有其它路径简化这个过程，让机器能够自主识别和学习。
我总是在留意小孩从出生开始，不断接触现实世界和学习的过程。
他们刚生下来时，通过眼神、脸部表情、哭泣、欢笑，与周围的人们进行交流。
他们会走路时，通过触摸、游戏、玩具等，了解自己身边的事物，范围进一步扩大。
他们上幼儿园、小学时，学会了说话、提问题，渐渐有了自我意识，并且有了自己的想法。通过学校的活动、出游，他们的见识进一步扩大，会更加积极主动思考现实的世界。
反观机器，如何能够做到这一点？智能应该是从认识开始，不管是通过表情还是触摸，都是增进认识的过程。并且具备一定智能后，会促进认识的深度和广度，之后又能提高智能的水平。所以认识与智能是相互促进，相互反应的。
我觉得，智能应该具备三个基本元素：
1.感知世界的能力，例如：看、听、闻等
2.推理、抽象的能力，即举一反三的能力
3.验证推理的能力
机器能做到上面几点吗？