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現(xiàn)在的人工智能理論很多是類似早期的推理系統(tǒng)，專家系統(tǒng)，圖像識別，基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者所謂的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等等，其本質(zhì)都是人在架構(gòu)，給予了系統(tǒng)太多人為的假定和人為的算法，這個與自然語言系統(tǒng)的“自然”性和泛性，魯棒性等要求還相差太久，所以，即使深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的阿法GO算法在圍棋上戰(zhàn)勝了人類，但是其在自然語言理解方面還是瑤瑤無期，還沒有任何實質(zhì)性的突破，說白了其系統(tǒng)在自然語言理解方面還是3-4歲孩子的智商，要想達到成人的智商和抽象，創(chuàng)新等能力，還是很遙遠。
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那么，下面我來介紹下我在強人工智能自然語言理解方面的幾個思路，僅作參考：
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