腦雖然是迄今已知的最為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，規(guī)模龐大，但仍然是一個復(fù)雜度有限的物理結(jié)構(gòu)：擁有約一千億個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元通過數(shù)千甚至上萬個神經(jīng)突觸和其他神經(jīng)元相連接。采用神經(jīng)科學(xué)實驗手段，從分子生物學(xué)和細胞生物學(xué)層次解析大腦神經(jīng)元和突觸的物理化學(xué)特性，理解神經(jīng)元、突觸的信號加工和信息處理特性。

大家可以仔細想一下這樣的場景，當(dāng)兩個人進行溝通，其中一個人去理解對方所講的對話內(nèi)容并從中獲得信息，接著采取了一些動作，那么最終對這個人產(chǎn)生了影響，其實這個過程就是一個典型的自然語言處理過程。

人類社會的發(fā)展是從農(nóng)業(yè)社會到工業(yè)社會，到現(xiàn)在是信息社會。提到信息社會會想到信息爆炸，有各種各樣的名詞出現(xiàn)，比如現(xiàn)在處于大數(shù)據(jù)時代、信息時代、有數(shù)字經(jīng)濟，人工智能非常熱。大家有時是不是很迷惑，到底我們處于什么樣的時代？其實所有這些從數(shù)據(jù)到信息、到知識、到智能都是信息時代的標(biāo)志，它們之間到底有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)是什么？信息是什么？知識是什么？

數(shù)據(jù)是對事實的記錄，對我們所看到的主觀世界或客觀世界事物的數(shù)量、屬性、位置及其相互關(guān)系的抽象表示，以適合在這個領(lǐng)域中用人工或自然的方式進行保存、傳遞和處理。

信息是在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行加工，能夠傳達你想聽到的和我所講的。你聽到我講的以后，就知道我講的什么意思了。信息是具有時效性的、有一定含義的、有邏輯的、經(jīng)過加工處理、對決策有價值的數(shù)據(jù)流，也就是加工后有邏輯的數(shù)據(jù)。

知識是什么？小時候?qū)W的數(shù)學(xué)、化學(xué)、物理的定義和證明就是知識。知識就是在信息基礎(chǔ)上進行抽象、凝練、總結(jié)、歸納、演繹，使其有價值的部分沉淀下來，可以結(jié)構(gòu)化、傳承、抽象，有價值的信息就轉(zhuǎn)變成知識。

語音識別人機自然語言也可以通過文字輸入完成，但語音交互的優(yōu)勢更加明顯。它可以解放雙手和雙眼，可以不受距離限制等等。

語義理解語義理解是人機自然語言交互的核心技術(shù)。人機自然語言交互是個思辯的過程，是人工智能。語義理解需要機器人大腦去完成。

海量內(nèi)容機器人需要和人一樣去學(xué)習(xí)知識，理解知識。什么是知識呢？只有把非格式化的數(shù)據(jù)變成格式化的知識，才能為機器人所用。原來互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容都要根據(jù)機器人的需要而改變。

硬件支持隨著技術(shù)和內(nèi)容的問題得到解決，機器人將會變得更加實用和更加強大。人工智能最終體現(xiàn)兩方面，一個是感知；一個是認知。語音識別和圖像處理屬于典型的感知問題；而自然語言處理和理解，是一個認知的過程。自然語言理解被認為是認知智能的核心難題。

諦聽堅信人工智能將是互聯(lián)網(wǎng)的最后一戰(zhàn)，機器人將成為最先進的生產(chǎn)力，而語音語義將是人工智能的根。