首先，对付整体特色的表示，AI程序常日采取卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，通过多层卷积或循环操作，从输入数据中提取出高层次的抽象特色，比如图像中的物体和场景、语音中的声音模式和情绪等。这些整体特色可以作为输入数据的高层次抽象表示，用于后续的分类、识别等任务。
其次，对付局部特色的表示，AI程序常日采取局部特色提取器，比如SIFT、HOG等，通过对图像或视频中的局部区域进行特色提取和描述，以便更加精准地对局部目标进行识别和跟踪。这些局部特色可以在CNN或RNN等整体特色提取模型的根本上进行进一步的特色提取和匹配，以便更加准确地识别和定位目标。
末了，对付细节特色的表示，AI程序常日通过增加模型的深度和宽度，以及引入把稳力机制等方法，从输入数据中提取出更加细致和精准的特色信息，比如图像中的纹理、边缘等，以便更加准确地对目标进行识别和分类。
总的来说，AI程序能够拆解整体、局部和细节特色，是由于其内部构造和算法设计考虑到了不同层次的特色表示和提取。通过采取不同的特色提取器和模型构造，AI程序能够从输入数据中提取出不同层次的特色信息，以便更加精准地识别和定位目标。
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