自然語(yǔ)言理解是人工智能研究中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。關(guān)于機(jī)器感悟人類語(yǔ)言實(shí)質(zhì)的理論研究可以追溯到80年代中后期的有關(guān)內(nèi)省法的哲學(xué)大作業(yè)，其成果自2004年起相繼得以發(fā)表，相關(guān)論文已發(fā)表五篇，引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注。本研究的核心思想是強(qiáng)調(diào)最小的知覺(jué)元素的重要性，通過(guò)數(shù)學(xué)證明的方法來(lái)揭示語(yǔ)言理解的內(nèi)在機(jī)制，最終達(dá)到與實(shí)驗(yàn)的方法同樣的實(shí)證求是的效果。

其中《自然語(yǔ)言理解的機(jī)器認(rèn)知形式系統(tǒng)》一文基于現(xiàn)有的相關(guān)理論,提出自然語(yǔ)言理解的形式化定義,以及改進(jìn)相關(guān)的公理系統(tǒng),從而統(tǒng)一“意思理解”和“道理理解”等兩種理解類型。文獻(xiàn)[1，2]對(duì)什么是理解及電腦如何能理解人類語(yǔ)言給出回答。論文《基于語(yǔ)義本源的智能界定研究》結(jié)合人類理解能力在已有智能觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上有給出智能的基于語(yǔ)義本源的一種界定。

其戰(zhàn)略意義為:該研究對(duì)知識(shí)學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解、語(yǔ)言翻譯、軟件工程乃至軟件生產(chǎn)自動(dòng)化將具有深遠(yuǎn)的影響力；本研究也將為真正理解下的大規(guī)模真實(shí)文本處理及最終通過(guò)圖林測(cè)試奠定重要的基礎(chǔ)。

在語(yǔ)言翻譯時(shí)，假設(shè)機(jī)器有了一些基本的事實(shí)及知識(shí)，當(dāng)有了融匯貫通的能力，它就會(huì)觸類旁通。它把舊的材料重新用知覺(jué)元素貫穿起來(lái)，然后可以根據(jù)需要重新生成新的信念，從而會(huì)不斷從舊的材料中獲得新的經(jīng)驗(yàn)。這個(gè)過(guò)程就像造紙一樣，把纖維用水搗爛攪拌最后融化成細(xì)小的紙漿，再根據(jù)需要生產(chǎn)出符合需要的紙產(chǎn)品。

根據(jù)語(yǔ)言理解理論[1]，篇章理解包括句子理解與上下文理解，句子理解需要理解后的知識(shí)，上下文理解也是依靠知識(shí)的匹配理解證明過(guò)程。但現(xiàn)成的適當(dāng)?shù)闹R(shí)常常比較缺乏，這些知識(shí)往往來(lái)自于觸類旁通的知識(shí)，所以面向機(jī)器的融匯貫通特別重要。

建立在理解之上的融會(huì)貫通將從本質(zhì)上提高知識(shí)的利用率及好用性，從而語(yǔ)言理解理論也將對(duì)軟件工程，特別是軟件生產(chǎn)自動(dòng)化方面具有重要意義。我們相信，語(yǔ)言理解理論將把人類使用圖靈機(jī)從繁瑣的對(duì)思維模擬而去建立無(wú)窮盡的形式系統(tǒng)中解脫出來(lái)。這也是語(yǔ)言理解理論研究的動(dòng)力和目的所在。

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