机器理解能力将超过人类？( 八 )_想想这样一个画面：在剧院的舞台上

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“比如看一个电视剧，眼睛看画面、耳朵听声音、眼睛看字幕，对不同事物不同状态，人脑可以同时做理解。但AI还停留在识别与感知阶段，人脑更多是语义理解，而且是多模态理解。”杨志明在去年的一次分享中提到，模拟的人脑举一反三，在目前AI小的计算资源下快速和低功耗的运行，是深思考致力解决的类脑AI技术。

作为人工智能研究中最难的部分，语义理解技术的发展，让机器有了更强的阅读理解能力，这也让未来人机交互有了更多可能性。

未来的可能性

“最新语义理解的技术，可以像人一样，看完一本书以后，问你这本书里面的问题。它对这本书里面的非结构化的信息进行多模态理解以后，可以像人脑理解以后再回答问题。”杨志明在采访中提到，人在看完一本书回答问题时，不会先整理出问答对或者知识图谱，而是凭借大脑的理解，直接回答别人的问题。

目前，深思考所研发的技术已经具备了上述能力。通过非结构化、长文本的机器阅读理解，避免了传统语义理解或者智能客服，用大量的人力物力去构建知识图谱或者问答对。而借此，深思考能让语义理解，像语音识别和图像识别一样，进行大规模的商业化场景的落地。

机器理解能力将超过人类？( 八 )