为什么类型系统是电子计算机的软件基础，也是所有以电子计算为基本特征的人工智能系统的基础？
为什么基础选择的逻辑可以实现任何智能，并达到与绝大多数人一样的能力高度?

cs以类化工作为主要任务，这种分类考虑对像的属性，分类的结果总需要选择逻辑重新组织。
电子计算的离散性决定了选择逻辑在计算系统中占主导地位，再复杂的算法或系统都能用选择逻辑精神病同：反向工程也基于此。因而计算能力和效率就是最重要的前提
了。除非电子形式的计算被新的计算器件取代，否则这种局面不可能改变。

一个成功的人工智能系统在初期阶段需要特大量的的类化工作，而后它的智能水平提升呈加速度，而且用于自身建设的计算量占比越来越小。

为什么基于cs的人工智能系统加速度前进？ 这决定于类型系统几乎不会被重建，也不会失败，如果是这样，那只能说cs类化工作还远没有完成?计算业界最终会实现
这一点，只不过现在我们要预测它。

类型系统被人们认为应用于人工智能的旧技术，所以之后的神经网络算法、模糊技术相继出现。但它们都无法逃脱离散计算的本质。如果说说神经网络系统或者其他的系统
实现人工智能的突破，那么类型系统也能做到。原因很简单，CS是电子硬件的拓展和继续，与其他系统同源。

构建成功的类型系统，需要动员社会的所有角色参与，并投入大量财力和时间。CS做得越充分，那么基于它的人工智能发展就会越快得到加速度的特征。加速化的原因是CS
逐渐获取自行建构的能力。而且后期社会角色的参与也会起来越少。

类型系统有序地陈列人们对现实世界的认识，通过描述细化和拓展不断完善，最终达到方位的能力。但在建设的过程中，CS破坏甚至重建一些不能类化的型别，与人们的
的习惯和文化发生冲突。这些情况主要出现在人类的许多特殊性造成的类型不均匀，尤其是文化以及人类的情感体验存在大量模糊未知的概念和范畴。同时这是类型系统的难点之一。