因为一个问题，在不同
的回答当中会出现不同的答案，这些答案工智能机器都知道，但是如何从这些答案当中挑选出合适的答案，这个机制就是关键所在了。
目前所有的所谓的机器客服，根本就称不上是工智能。
因为那些机器客服，只能回答一些预先设定好的问题，而且问题的答案也是预先设定好的，根本算不上是智能。
但是这里还涉及到一个问题，还是回归最初的问题，工智能可以通过搜寻，其他的答案来挑选出来进行回答。
但是因为文字本身是没有
绪的，如果工智能无法理解文字的意思，那么你骂他，他也或许会反驳，但是却并不知道你是在骂他，因为他给出的答案是别给出的。
所以先要做到的依然是语义解析。
点金集团作为华国，乃至于全世界的顶级互联网巨
，点金集团成立工智能实验室，并且投
巨资，自然会受到许多关注。
点金集团工智能实验室的第一步就是召集了过1oo名语言学家共同商讨，当然研究语言并不是说研究各个语种那么简单，它还包括了如何让计算机如同脑一样，接受这一些语言，明白这一些语言。
其次是逻辑学，如果没有一个出色的逻辑分析能力，那么，类就不是类而是疯子了。
疯子为什么会被称作疯子，是因为他们失去了逻辑分析能力，行为举止已经脱离了基本逻辑。
工智能在计算机实践当中，有两种不同的方法。
一种是采用传统的编程效果，而不考虑使用的方法是否与或者动物体所用的方法相同，这种方法叫做工程法。
事实上，这种方法是也是目前应用最为广泛也是已经付诸实践最多的方法。
这种方法的好处在于，针对
强，在不少领域当中都已经有成功的案例，比如自动化机器，他们就是采用这种方法，这种工智能机器，他被植了一整套的自动化流程，但是它不具备其他功能。
比如简单的文字识别，以及下棋，一些游戏ai等等。
但是同样的这种方法局限很大，因为如果游戏简单，那么制定的这个程序也很简单，而它只能在既定的规则下运行，举个简单的例子。
比如这个工智能机器，你给他制定了下象棋的规则程序，可是如果你要让它去下围棋，那么你这个机器的程序就要重新编译，重新调试，否则的话，就会牛不对马嘴。
而另外一个方法就是模拟法，意思是我们不仅仅要看到效果，还要求实现的方法和类或者动物机体所用的方法相同或者类似。
比如目前比较流行的模拟构建类神经网络作为工智能机器的核心，尝试着让工智能机器按照类的机体原理进行实践。
可惜的是，这种方法的门难度太大了，除了要
通计算机编程知识，还要通生物学的思考方法，所以不管在国内外，只要进这一个行业的研究者都会成为重点扶持的对象。
尽管目前的进展依然缓慢，但是起码，这一个方向被认为是未来的主流的工智能研究方向。</P></TD>
