人工智能的语言理解一直是一个千古谜团。

正如人工智能机器小爱(A.L.I.C.E)的问话:“Who do you want to be bad ?(谁会是坏人?)”

纵观世界上的140多种语言,汉语是所有语言中的唯一一个特例。

汉语是唯一一个逻辑序与书写序完全一致的语言。

英语的逻辑序与书写序,完全不同。

所以,当说出 “Who do you want to be bad ?(谁会是坏人?)”,说汉语的国人,完完全全找不到这句英语的主谓宾的顺序所在。

等你找出这句英语的主谓宾,欧美的白人已经又说出了一大堆话,所以,你的反应对英语而言是“迟钝“的。

纠其根本原因,欧美白人的大脑,跟你的,思考的逻辑,完完全全的不同。

这是一个思维边界的问题。

你的思维被汉语限制在一个无限的空间之内,而英语则在另一个平行思维空间中。你必须越过自身的思维边界。

(一个不恰当的例子是,计算机蠕虫,不超越你自己的思维边界,你不可能开发出计算机蠕虫代码来。)

美国斯坦福大学的David Socher(MetaMind的创始人),提出的NLP理论,其实,我认为,并不能完好的解释汉语。

纠其根本,汉语的语法,过于粗劣,完全没有英语语法的细腻。(例如:汉语中没有定义表语的概念)

想要跟欧美白人的思维逻辑接轨,首先,需要汉语重新定义自己的语法,必须加入表语概念。

现在的翻译软件,翻译汉语,翻译的乱七八糟,首要根源就是因为汉语的语法没有跟英语保持一致性。

这也是国人的思维,无法直接理解英语的最根本、最直接的原因。

继而,人工智能关于汉语的理解,也无法直接用英语逻辑的算法来实现。

Who do you want to be bad? (谁会是坏人?)

Me, of course not.(当然不是我。)

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