目前人工智能面臨的最大的問題還是在于無法準確的理解人類語言。
也就是，目前的人工智能只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集整理，還無法對數(shù)據(jù)進行深度分析。
而事實上，分析描述內(nèi)容是人工智能的終極形態(tài)，目前市面上的人工智能機器人，只是賦予人工智能一個特定的知識庫，有一定的檢索能力，但是沒有理解能力，只是對信息文字上的整理，他只能識別字，但是還無法理解字的含義。
人類研究人工智能有幾十年的歷史了，但是到現(xiàn)在依然還沒有產(chǎn)生真正的智能。
人工智能這一塊，被公認為未來的大趨勢，事實上，點金集團也一直都有在這方面進行投入研究。
只是并沒有下大力氣，主要還是因為，目前人工智能真正能夠?qū)嵱玫牡胤竭�很少。
比如手機的語音識別系統(tǒng)，只能識別特定的語言，稍微復雜一點的就無法識別，更別是語義分析了。
事實上目前所謂的人工智能的研究，大多數(shù)時候依然處于一個概念狀態(tài)。
關于人工智能的理論五花八門，還沒有一個真正行之有效的正確理論。
因為實踐才是真理的唯一檢驗標準，但是大多數(shù)的理論，實踐起來太難了。
當然，對于人工智能的一些理論能否實現(xiàn)，葉秋并沒有一個確切的概念，所以，他特意咨詢了人工智能工程師們。
最終得出的結(jié)論是，模仿能力這方面，其實很多研究人工智能的實驗室都已經(jīng)可以做到，但是這個模仿能力，其實目前為止，指的依然只是最基的通過數(shù)據(jù)庫來調(diào)用，并不是，人工智能就真的會思考，會模仿了。
國外有模擬人類大腦的神經(jīng)絡作為人工智能機器人的核心程序結(jié)構(gòu)，效果還算不錯，但是當前進展依然緩慢。
葉秋當然也知道，任何事情不可能一蹴而就，人工智能概念的爆發(fā)，來多的科技公司，互聯(lián)公司加入其中，其實也是利益驅(qū)使。
就在葉秋銷聲匿跡許久之后，點金集團突然宣布，斥資百億美金，成立人工智能實驗室，并且向球招募人工智能工程師，同時還和華國的科學研究院人工智能實驗室達成了合作。
之所以很多互聯(lián)公司反而會優(yōu)先推行人工智能項目，其實主要原因還是在于，互聯(lián)公司擁有著大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。
比如搜索引擎公司，比如社交平臺，比如科技公司等等，在這方面擁有得天獨厚的優(yōu)勢。
人工智能最基的要求就是要擁有大數(shù)據(jù)作為后盾。
其實像現(xiàn)在的智能輸入法，也同樣的可以算是人工智能的一種，詞匯聯(lián)想等等，其實就是通過大數(shù)據(jù)的檢索，通過記憶人們的用詞習慣然后推薦給用戶。
而點金集團人工智能實驗室推出的第一代人工智能機器人，就是交互式的人工智能機器人。
簡單地，目前點金集團的人工智能實驗室的人工智能機器人，第一階段的首要目標是做到能夠模仿人們的聊天習慣，和人類進行問答交互。
比如問答，人工智能需要解決的首要問題是，如何從無數(shù)人的問答當中，挑選出答案。
因為一個問題，在不同人的回答當中會出現(xiàn)不同的答案，這些答案人工智能機器人都知道，但是如何從這些答案當中挑選出合適的答案，這個機制就是關鍵所在了。
目前所有的所謂的機器人客服，根就稱不上是人工智能。
因為那些機器人客服，只能回答一些預先設定好的問題，而且問題的答案也是預先設定好的，根算不上是智能。
但是這里還涉及到一個問題，還是回歸最初的問題，人工智能可以通過搜尋，其他人的答案來挑選出來進行回答。
但是因為文字身是沒有情緒的，如果人工智能無法理解文字的意思，那么你罵他，他也或許會反駁，但是卻并不知道你是在罵他，因為他給出的答案是別人給出的。
所以首先要做到的依然是語義解析。
點金集團作為華國，乃至于世界的頂級互聯(lián)巨頭，點金集團成立人工智能實驗室，并且投入巨資，自然會受到許多關注。
點金集團人工智能實驗室的第一步就是召集了超過1名語言學家共同商討，當然研究語言并不是研究各個語種那么簡單，它還包括了如何讓計算機如同人腦一樣，接受這一些語言，明白這一些語言。
其次是邏輯學，如果沒有一個出色的邏輯分析能力，那么，人類就不是人類而是瘋子了。
瘋子為什么會被稱作瘋子，是因為他們失去了邏輯分析能力，行為舉止已經(jīng)脫離了基邏輯。
人工智能在計算機實踐當中，有兩種不同的方法。
一種是采用傳統(tǒng)的編程效果，而不考慮使用的方法是否與人或者動物體所用的方法相同，這種方法叫做工程法。
事實上，這種方法是也是目前應用最為廣泛也是已經(jīng)付諸實踐最多的方法。
這種方法的好處在于，針對性強，在不少領域當中都已經(jīng)有成功的案例，比如自動化機器人，他們就是采用這種方法，這種人工智能機器人，他被植入了一整套的自動化流程，但是它不具備其他功能。
比如簡單的文字識別，以及下棋，一些游戲AI等等。
但是同樣的這種方法局限性很大，因為如果游戲簡單，那么制定的這個程序也很簡單，而它只能在既定的規(guī)則下運行，舉個簡單的例子。
比如這個人工智能機器人，你給他制定了下象棋的規(guī)則程序，可是如果你要讓它去下圍棋，那么你這個機器人的程序就要重新編譯，重新調(diào)試，否則的話，就會牛頭不對馬嘴。
而另外一個方法就是模擬法，意思是我們不僅僅要看到效果，還要求實現(xiàn)的方法和人類或者動物機體所用的方法相同或者類似。
比如目前比較流行的模擬構(gòu)建人類神經(jīng)絡作為人工智能機器人的核心，嘗試著讓人工智能機器人按照人類的機體原理進行實踐。
可惜的是，這種方法的入門難度太大了，除了要精通計算機編程知識，還要精通生物學的思考方法，所以不管在國內(nèi)外，只要進入這一個行業(yè)的研究者都會成為重點扶持的對象。
盡管目前的進展依然緩慢，但是起碼，這一個方向被認為是未來的主流的人工智能研究方向。
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