利用计算机，人与信息的交互上有这样的发展趋势，
第一个时代——人机交互时代，微软是代表，他们实现了一个通用的人机交互的操作系统，根据机器已经设置的界面和选项，用户选择所需完成任务
第二个时代——界面时代，google是代表，他们实现了人输入一些关键字，信息会自动组合成你所需要的呈现出来
第三个时代——人和机器人的交互时代（人工智能），这个时代里，人们希望每个人可以像和一个人交流一样去获取信息
人工智能时代最典型的还是语音的识别，而现在的难点已经不在是识别率的问题（识别率已经达到94-96%），而是语义理解的问题，例如怎么知道“那位女神经常路过三里屯”到底如何理解一直都是难题。
根据上下文的识别可以一定程度上降低语义的歧义性，但目前能做到的上下文关键度也只在向上3句话的水平。
机器人理解人的语言并非是模式化的学习过程，更像是小朋友学习说话阶段的过程，他们不知道什么语法知识，但是他们不断积累周围人说的话，并且在自己尝试时会听到正向或负向反馈，以此调整和学习更多语言。人机对话中最典型的反馈是会话有没有停止，会话终止就是一种负反馈（所谓酒逢知己千杯少，话不投机半句多）。这种学习方式是基于统计概率学原理进行建模训练实现的。
关于人可以举一反三的问题，实际上举一反三考验的是一个人的联想能力，因此这个对应于机器人，就是在输入一个东西时，把相关的词、二度相关词放入一个大池子里，然后在几个池子里以某种随机的方式抽取出来，以此来模拟某种灵感的创造。
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