人工智能理解人类的常识，主要依赖于机器学习和深度学习技术。这些技术通过大量的数据训练，让机器能够识别、理解和应用常识。以下是一些具体的方法和步骤：
1. 数据收集：首先，需要收集大量的数据，包括文本、图像、音频等多种形式。这些数据应该覆盖各种场景和领域，以便机器能够学习到广泛的常识。
2. 特征提取：在收集到数据后，需要对数据进行预处理，提取出有用的特征。例如，对于文本数据，可以使用词袋模型或TF-IDF等方法提取关键词；对于图像数据，可以使用颜色、形状、纹理等特征进行描述。
3. 模型训练：将提取的特征输入到机器学习模型中，通过训练让模型学会识别和理解常识。常见的模型有支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。
4. 常识推理：在训练好模型后，可以通过推理来应用常识。例如，如果一个常识是“苹果是红色的”，那么当看到苹果时，AI可以根据这个常识判断其颜色。
5. 常识更新：常识是动态变化的，随着时间的推移，新的常识会被加入数据中。因此，需要定期更新模型，以保持其对常识的理解。
6. 常识应用：除了理解常识，AI还可以根据常识进行决策。例如，在推荐系统中，可以根据用户的喜好和常识，推荐他们可能感兴趣的商品。
7. 常识保护：为了保护用户的隐私，AI在处理常识时，需要确保不会泄露用户的个人信息。例如，在推荐系统中，不能根据用户的地理位置、年龄等信息进行个性化推荐。
总之，人工智能理解人类的常识，主要是通过机器学习和深度学习技术，从大量数据中学习常识，并通过推理和应用常识来进行决策。同时，还需要关注常识的更新和保护，以确保用户的利益不受损害。
