模仿狗狗的软件吗？
其实这类问题的本质是，人脑是如何处理信息的呢？ 信息处理可以分为3个步骤：感知、编码和解码(这里不讨论信息获取阶段)。 我们平时所说的“理解”其实是对信息进行解码的过程;而所谓的“学习”则是指对信息进行编码/解码的过程。
以视觉为例，在解码环节中我们的大脑先提取轮廓特征，再分析局部细节和整体构图，从而得到物体的大致形状；然后再通过背景知识、逻辑判断等得到该物体的类别，如“狗”或“猫”。而在编码环节时我们会使用不同的颜色来表示不同的事物（比如红色表示火焰）以提高信噪比降低解码难度（比如当检测到火焰时能够迅速找到对应的灭火装置进行灭火操作而不是误判为其他颜色）.
回到这个问题本身来说明一下： 假设我们要训练一只模仿小动物的AI。 那么第一步我们需要获取大量小动物和周围环境的图像数据作为感知阶段的输入信息； 第二步我们需要对信息编码并将其输入到计算机中进行识别与分类的训练（这里可以使用深度学习模型进行训练提高精度节省时间成本); 第三步则是输出结果了——也就是让AI能够像人类一样将获得的特征信息进行解码并呈现出来以达到模仿的目的 (PS：由于我们目前还缺少足够准确可靠的AI工具来达到此目的所以暂时只能人工对AI输出的数据进行二次加工处理以求达到最佳效果.但是相信随着科学技术的不断发展这些都不是问题了啦~).