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第五十二章 波尔教授的打算（第2页）

所以知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

在杜克的sala输入法中，其实已经大量用到了这些知识，要实现语音识别高辨识率，核心部分就是抽象提炼各种语音特征的能力，只不过这部分工作都由克里完成，现在杜克要做的是将克里的能力拷贝移植到地球的计算机上面。

波尔教授虽然没有机会深入了解sala输入法的实现过程，但是凭借着世界顶级专家的直觉，波尔能够判断在sala中应该使用了相关的技术，这才是波尔教授爽快同意杜克博士申请的最主要原因，他在这方面的研究已经进行了很多年，但是一直都没有获得突破性的发展，他的研究团队需要补充一些新鲜的血液来进行突破，当然不是说毫无所获，至少类似siri这种程度进展还是不少的，但是这还远远不够，如果你用过siri，你就知道这充其量也就是婴幼儿智能水准。

波尔教授的这个研究符合杜克的预期，因为在杜克下一步计划中，语音识别应用的一个方向，就是让机器可以理解部分的自然语言，这个就同人工智能密不可分了。

大家知道现在的电脑基础是二进制，也就是0或1基础上发展的，要让电脑理解人类语言，这个难度真的不是一般大。

这么说吧，人类语言中一语双关的情况太多了，即使对于“你吃了吗”

这样简单的句子，在不同语境下都有好多种不同的内涵，足以让电脑逻辑为之抓狂。

比如北京人见面如果问“你吃了吗”

不过是一句司空见惯的打招呼，如果你傻乎乎地认为对方要请客，你就二了。

如果是俩个相熟的人打电话问“你吃了吗”

，如果俩人离饭点近，可能是邀请一起吃饭，如果是俩人距离远，不过就是一种关心式的问候。

甚至说话的语气不一样，同样语言中的内涵也大不一样。

如此种种语境，对于人的思维来说是非常好分辨出来究竟是打招呼还是问候，可是电脑不行，它只有逻辑推理的能力，像语言交流这种几乎无穷多组合的情况，你得给多少限制选择条件，才能够让电脑理解？

从思维角度看，人工智能成果同人脑相比一直没有多少突破性的成果，其困境很大原因也有受限于当前电脑的架构的因素，毕竟现在人工智能应用最终都要交给电脑逻辑去执行。

在这方面，比莱姆提供的克里这种仿生生物电脑却完全不同，经过杜克这段时间的使用，发现克里不但逻辑推理远超当代电脑水准，其思维能力已经非常接近地球人类智慧，至少模仿和总结方面比起杜克来说，更是有过之而无不及。

在人工智能方面，比莱姆通过克里留给杜克的东西也比较多，只不过那些东西都是基于仿生生物电脑平台，要想用到现在的主流二进制电脑上，这中间的转换难度不是一般高，或许有些东西根本就没有可能性。

不过就算是有一小部分用上，对于现在的人工智能的进展，可能都是一种巨大的突破。

因此对于波尔教授的这个要求，杜克也是胸有成竹地答应下来，明天开始就进入项目组。

他相信经过自己与克里的联合作战，一定可以找到一个突破点，他不需要复制一个克里出来，这个基本上没有可能性。

他只是需要一个点突破，研究可以战胜siri一类应用的成果就足够了。

同波尔教授谈妥课程计划和研究课题，正当杜克准备离开的时候，门外进来了一个熟悉的身影。

ps:分推期间，基本保持俩更水准，第二更大约在10点到11点之间，莫有存稿的分推真的很苦逼啊！

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