要实现人工智能具备人类常识并非易事。基础路径可以分为三步：构建大规模常识图谱，通过自然语言处理技术收集网络百科影视中的世俗知识，并用逻辑推理确立其一致性；接着，将这些知识形式的预处理并注入神经网络训练，结合规则注入与不断强化环境感知与决策过程的融合机制；最后是精细化本体抽象，让常用常识像人类演绎—重复使用的记忆有经验量化减少决策链时长。完整过程依赖于强可靠的认知因果推理和常识反馈修正工程工作，终极将引导出行为像人推杯换盏那样的直觉系统。