在人工智能领域，让机器具备像人类一样的常识推理能力一直是核心挑战之一。常识指人类通过日常经验积累的、无需专门学习的背景知识，例如“水往低处流”或“人需要进食才能生存”。实现这一目标需在基础软件开发中融合知识表示、推理机制与情境感知技术。
知识库构建是基础。传统方法依赖人工构建常识知识图谱（如Cyc项目），但成本高昂且覆盖有限。现代方法结合大规模预训练语言模型（如GPT系列），从海量文本中隐式学习常识关联，并通过多模态数据（图像、视频）增强对物理世界的理解。
推理引擎需模拟人类逻辑。符号主义AI使用形式化规则进行演绎，但难以处理模糊性；连接主义AI通过神经网络学习模式，却缺乏可解释性。混合架构（如神经符号系统）正成为趋势，例如将神经网络的感知能力与符号系统的逻辑推理结合，使AI能理解“如果下雨，地面会湿”这类因果链。
情境建模与交互学习至关重要。人类常识常依赖于上下文，例如“用刀切蛋糕”是合理的，而“用蛋糕切刀”则违背常识。基础软件需集成环境传感器和持续学习机制，通过与人或环境的交互（如强化学习）动态修正知识，避免出现“冰箱里放大象”这类荒谬推论。
挑战依然存在：常识的模糊性和文化差异性难以统一编码，且当前AI系统仍缺乏自主价值观对齐。开发融合因果推理、具身交互与伦理约束的基础软件框架，将是突破常识瓶颈的关键。只有将数据驱动与逻辑范式深度结合，人工智能才能真正迈向人类级的常识理解。
