目前
工智能面临的最大的问题还是在于无法准确的理解类语言。更多小说 ltxs520.com
也就是说，目前的工智能只能实现数据的收集整理，还无法对数据进行
度分析。
而事实上，分析描述内容是工智能的终极形态，目前市面上的工智能机器，只是赋予工智能一个特定的知识库，有一定的检索能力，但是没有理解能力，只是对信息文字上的整理，他只能识别字，但是还无法理解字的含义。
类研究工智能有几十年的历史了，但是到现在依然还没有产生真正的智能。
工智能这一块，被公认为未来的大趋势，事实上，点金集团也一直都有在这方面进行投
研究。
只是并没有下大力气，主要还是因为，目前工智能真正能够实用的地方还很少。
比如手机的语音识别系统，只能识别特定的语言，稍微复杂一点的就无法识别，更别说是语义分析了。
事实上目前所谓的工智能的研究，大多数时候依然处于一个概念状态。
关于工智能的理论五花八门，还没有一个真正行之有效的正确理论。
因为实践才是真理的唯一检验标准，但是大多数的理论，实践起来太难了。
当然，对于工智能的一些理论能否实现，叶秋并没有一个确切的概念，所以，他特意咨询了工智能工程师们。
最终得出的结论是，模仿能力这方面，其实很多研究工智能的实验室都已经可以做到，但是这个模仿能力，其实目前为止，指的依然只是最基本的通过数据库来调用，并不是说，工智能就真的会思考，会模仿了。
国外有模拟类大脑的神经网络作为工智能机器的核心程序结构，效果还算不错，但是当前进展依然缓慢。
叶秋当然也知道，任何事
不可能一蹴而就，工智能概念的
，越来越多的科技公司，互联网公司加其中，其实也是利益驱使。
就在叶秋销声匿迹许久之后，点金集团突然宣布，斥资百亿美金，成立工智能实验室，并且向全球招募工智能工程师，同时还和华国的科学研究院工智能实验室达成了合作。
之所以很多互联网公司反而会优先推行工智能项目，其实主要原因还是在于，互联网公司拥有着大数据的优势。
比如搜索引擎公司，比如社
平台，比如科技公司等等，在这方面拥有得天独厚的优势。
工智能最基本的要求就是要拥有大数据作为后盾。
其实像现在的智能输法，也同样的可以算是工智能的一种，词汇联想等等，其实就是通过大数据的检索，通过记忆们的用词习惯然后推荐给用户。
而点金集团工智能实验室推出的第一代工智能机器，就是互式的工智能机器。
简单地说，目前点金集团的工智能实验室的工智能机器，第一阶段的要目标是做到能够模仿们的聊天习惯，和类进行问答互。
比如问答，工智能需要解决的要问题是，如何从无数的问答当中，挑选出答案。
因为一个问题，在不同的回答当中会出现不同的答案，这些答案工智能机器都知道，但是如何从这些答案当中挑选出合适的答案，这个机制就是关键所在了。
目前所有的所谓的机器客服，根本就称不上是工智能。
因为那些机器客服，只能回答一些预先设定好的问题，而且问题的答案也是预先设定好的，根本算不上是智能。
但是这里还涉及到一个问题，还是回归最初的问题，工智能可以通过搜寻，其他的答案来挑选出来进行回答。
但是因为文字本身是没有绪的，如果工智能无法理解文字的意思，那么你骂他，他也或许会反驳，但是却并不知道你是在骂他，因为他给出的答案是别给出的。
所以先要做到的依然是语义解析。
点金集团作为华国，乃至于全世界的顶级互联网巨
，点金集团成立工智能实验室，并且投巨资，自然会受到许多关注。
点金集团工智能实验室的第一步就是召集了过1oo名语言学家共同商讨，当然研究语言并不是说研究各个语种那么简单，它还包括了如何让计算机如同脑一样，接受这一些语言，明白这一些语言。
其次是逻辑学，如果没有一个出色的逻辑分析能力，那么，类就不是类而是疯子了。
疯子为什么会被称作疯子，是因为他们失去了逻辑分析能力，行为举止已经脱离了基本逻辑。
工智能在计算机实践当中，有两种不同的方法。
一种是采用传统的编程效果，而不考虑使用的方法是否与或者动物体所用的方法相同，这种方法叫做工程法。
事实上，这种方法是也是目前应用最为广泛也是已经付诸实践最多的方法。
这种方法的好处在于，针对
强，在不少领域当中都已经有成功的案例，比如自动化机器，他们就是采用这种方法，这种工智能机器，他被植了一整套的自动化流程，但是它不具备其他功能。
比如简单的文字识别，以及下棋，一些游戏ai等等。
但是同样的这种方法局限很大，因为如果游戏简单，那么制定的这个程序也很简单，而它只能在既定的规则下运行，举个简单的例子。
比如这个工智能机器，你给他制定了下象棋的规则程序，可是如果你要让它去下围棋，那么你这个机器的程序就要重新编译，重新调试，否则的话，就会牛不对马嘴。
而另外一个方法就是模拟法，意思是我们不仅仅要看到效果，还要求实现的方法和类或者动物机体所用的方法相同或者类似。
比如目前比较流行的模拟构建类神经网络作为工智能机器的核心，尝试着让工智能机器按照类的机体原理进行实践。
可惜的是，这种方法的门难度太大了，除了要
通计算机编程知识，还要通生物学的思考方法，所以不管在国内外，只要进这一个行业的研究者都会成为重点扶持的对象。
尽管目前的进展依然缓慢，但是起码，这一个方向被认为是未来的主流的工智能研究方向。
