实现强人工智能自然语言理解有哪些思路?

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上传日期: 2018-08-07

上 传 者: 易水寒他上传的所有资料

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标签:自然语言(57)深度学习(886)人工智能(7703)

  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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