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实现强人工智能自然语言理解有哪些思路？

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.06 MB | 2018-08-07

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　　现在的人工智能理论很多是类似早期的推理系统，专家系统，图像识别，基本的神经网络，或者所谓的深度学习网络等等，其本质都是人在架构，给予了系统太多人为的假定和人为的算法，这个与自然语言系统的“自然”性和泛性，鲁棒性等要求还相差太久，所以，即使深度学习网络实现的阿法GO算法在围棋上战胜了人类，但是其在自然语言理解方面还是瑶瑶无期，还没有任何实质性的突破，说白了其系统在自然语言理解方面还是3-4岁孩子的智商，要想达到成人的智商和抽象，创新等能力，还是很遥远。

 

　　那么，下面我来介绍下我在强人工智能自然语言理解方面的几个思路，仅作参考：
 

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