这很难，因为它需要几个高度复杂的理论查询，这些查询可以在各个方向上扩展依赖大脑的极限。强人工智能（人工智能）要求具有一般智能，因为他们知识并能够深入和广泛地探索广泛的学科，并得出正确的结论。这不是你可以迭代的东西，而是你最终“看到”的东西。
因此，这意味着，当一位致力于自然语言处理的尖端研究人员创建一个仍然难以解析语言以及四岁的模型时，研究人员通常不知道下一步该尝试什么！如果有可能尝试过的东西，你不觉得研究人员会立即对其进行编码并将其添加到他的模型中吗？
只有具有AGI /人类智能的人工智能（AI）代理才能令人满意地解决一些现实问题。
都不是。人工智能开发几乎都是一些数值和数学模型和方法的创新。除了在图像和语音处理应用中对蒙特卡罗模型的深度学习模型的巨大成功外，该领域还没有任何关于“智能”的客观知识。
目前没有严肃的人工智能正在开发中，而目前被吹捧为人工智能的一切 - 只是人工学习或仅仅是像Siri这样的私人助理。
答案是肯定的，但你真的需要受到纪律处分。每当我得到这样一个问题时，我总是要求具体细节，AI非常广泛。
想象科学是将数据科学扩展到新视野的领域。它超越了数据，利用类比和因果推理等思想来推断经验，并通过反事实推理找到决策和结果的解释。
自然语言不是由一个人或一个委员会设计的。编程语言的设计只考虑一件事：计算机必须明确地理解它。
NLP的想法一直追溯到人工智能的史前时代。事实上，它一直追溯到艾伦图灵，他是人工智能和计算的主要创始人之一。图灵提出了这样的想法：如果机器可以与人交谈，那么机器可以被认为是智能的，人类无法分辨他们是在与机器还是人交谈。
从解决方案进一步及时进行估计，误差越大。（顺便说一下，在典型的大问题上，早期估计通常会减少几个数量级）
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