1.你认为人工智能能超越人类大脑进行文字处理/交互吗？

我认为是可以的，首先文字本质上是数据，数据组织起来是信息。但是我们把数字，字符都可以组织起来进行处理，现在是行的通的，但是为什么就是做不到呢。试着想一下，如果键盘上的字母变成文字会怎么样。代码变成文字会怎样，不过就是一种符号代替另一种符号的过程，但是最本质的东西就在那里01，那么我们只要研究他们之间用一套有用的转换语言去使用。

2.你认为基于文字方式进行处理/交互的人工智能(非语音与图像识别类)，近期最有可能实现的是什么？

近期是不能实现的，因为文字我觉得需要另外一种能量参与，电能提供的01，那么也许能量过程变了，我们就可以有更好的基础去做这件事。

3.你认为基于文字方式进行处理/交互的人工智能(非语音与图像识别类)，近期最迫切需要实现的是什么？

近期最迫切的是研究机器的学习算法，看似没有关联的东西，但是我的意思是现阶段的人工智能的发展，特别是学习算法，有助于发现新能量。

获奖感言：

    首先感谢论坛给我发言机会，我10年前陆续研究过人工智能，试图应用到产品上，结果不理想。随着认知的提高，得出在论坛上发表的内容，各位见笑了。我个人认为靠巨大数据搜索比对，所谓的训练其实还是自动化控制的范畴。希望野蛮的、暴力的“智能”算法，走向“文明”、走向“智慧”。希望论坛越办越好，再次感谢。

人工智能是科学技术生产力发展的必然产物，也是新经济条件下推进、推动人类社会发展的必须手段，对于解放劳动力，替代复杂脑力劳动有相当大的作用，但是人工智能毕竟是人的思维和思想主导了机器的创造，因此，人始终会掌握掌控智能化发展的方向与成就。

这几个问题其实很大，几句话说不清，我简单的结论性的回答以下，

1.你认为人工智能能超越人类大脑进行文字处理/交互吗？
：将来的人工智能会进化到处理一切可感知的型号，不同种类的信号（经过规整后）处理方法是一样的，语言文字自然也一样，
我们知道要理解一个描述专业技术的语言，需要有基础语言知识和相应的专业技术的知识。所以计算机也一样，
没有足够的知识积累计算机是无法理解人类语言的。
只是需要计算机按照人类的思维方式去组织这些知识，而不是用算术的方式计算出一个估计价值。
由于计算机模拟人形成的思维方式会有很多种，未来的人工智能也会很多种，都会超越一般人的大脑。

2.你认为基于文字方式进行处理/交互的人工智能(非语音与图像识别类)，近期最有可能实现的是什么？
基于文字概率搜索的 交互的人工智能 已经实现并不断提高。
而真正以人类知识模型的为基础的 文字方式进行处理/交互的人工智能，必须在计算机建立
起全新的思维模型后并充分学习了海量语言知识才能实现。
很多人在做这件事，估计为期不远了。

3.你认为基于文字方式进行处理/交互的人工智能(非语音与图像识别类)，近期最迫切需要实现的是什么？

人工智能近期最迫切需要实现的是全新的思维模型。
来点干货：
实现多模式的信号处理，实现反思和回忆。对应的现在的神经网络是单模式，而人脑有10多种信号和信息传递介质。
可感知自己的状态和控制自己的思考（彻底解决停机问题）
可自主遗传进化，可以吸取其他计算机的模型参数，不断提高学习和适应力。对应的现在的技术只是在知识层共享，而不是在思维模型层次的进化。
（思维模型由于其难以描述而不能用文字共享，例如你不能分享别人的智慧，只能自己进化，计算机也是）

自然语言即人们交流使用的日常语言，存在于生活的语境背景之中，丰富生动但不精确。

自然语言的底层由字符号构成，因此自然语言理解，即拟人AI的实践仅讨论符号、文字环境；对于图像、声音等外部环境信息，也全部从语言，即文字符号的形式进行理解。

自然语言和思维关系极其密切，语言的运用，不仅在社会层面上将交流的效率提升了数量级，同样在个人内部同样程度地提升了认知效率。某种程度上（某个角度看，某些门派观点），思维是无声的语言，语言是有声思维，理解了自然语言即成功模拟人类思维。

理解人类的语言，模拟人的思维，是强人工智能支持者的梦想和追求。在以下对拟人自然语言AI的研究和实践中，将自然语言和日常思维近似等同。

自然语言理解的现有方向：计算语言学、本体网、语义网、专家系统…..HNC概念层次网，谈不上研究，不作介绍讨论。

      存在问题：1直接面对人类常识或领域知识，目标过大；2重知识重形式化，忽视思维过程，忽视应用，忽视知识的更新，目前无法面对动态的认知世界。3对人的思维本身理解远远不足。

      新思想新思路会引发新的实践：从观察孩子（幼儿）开始的：3岁大约是幼儿的语言思维元年，孩子掌握语言极其贫乏，它可怜的几个概念（也许只能成为词汇）也是错误百出，为什么我们从不怀疑孩子的智能？……忽略多年思考过程.....有一些初步的观点：

1、以有限（初始时是及其有限）的知识/结构，映射理解无限未知的世界，这就是智能，这才是智能！（顺便回答中文屋问题：面对包容一切的操作手册，确实毫无智能可言，不过这样的手册仅存在于上帝手中。人类，只有人类，一个个个体组成的人类，由于没有这份万能手册，所以产生了关于智能的讨论和实践）

2、孩子无知，却有求知的冲动和欲望。这是智能之源，也是智能之路！

观察孩子，让AI面对个体，面对认知，让它从我手写的概念集，从我拿到的简单字典开始，让它错漏百出，让它自相矛盾…..因为个体必有局限，认知必有过程。

3、自然语言支持并强化了疑惑、搜索、理解、验证的完整求知过程，模拟这个过程，是拟人AI设计的关键。

一个拟人思维的自然语言AI系统，不是知识库，不是专家系统…..，更不为完成特定的功能 。与任何有输入-输出的系统不同：     它应该主动提出问题、查找资料，去探索各种文字形式的知识（互联网为它提供无尽的便捷资源）；

它要区分知识的类型，计入不同的模板；

它记录知识的来源和过程，掌握知识的背景；

它会记忆、反思也遗忘；

它必须对自身的改变保持认识，建立一个“我”的架构，从“我”出发掌控全局活动.......

在初始阶段，有人对它的幼稚颇有不屑，但更会对它体现孩子一般的思路发出惊叹。

这个系统称为主体意识驱动的自然语言引擎。

它模拟人类的认知过程，它按照信息的客观规律和自身构造的规则来运行，依靠自身的结构来理解文字符号的世界，它将不断自主学习永无止境。

输入与输出，对话聊天的反应，对整个系统而言，只不过是涛涛大河中投入石块泛起的涟漪而已。

它可能会被分割成很多个体 在普通PC机等小型终端上，类似QQ软件一样驻留运行。每个个体有自己的兴趣，可能积累出专业领域……….

建立这样的代码系统，包括描述语言思维的基本数据结构、文本描述格式、搜索和写入的基本过程等，就是本篇要讨论的的自然语言的XML数据架构。这个架构中，处于最核心的，则是一个通过概念自上而下分层，对自然语言常识内容进行描述的一个XML文档，文档的适当位置接入其它xml数据库。这个XML体系命名为语义map。围绕语义map建立名为“语义串”的字符文本规则，描述概念、语法（语形）、逻辑、语义本身......等不同层次、领域的语义变量，用于AI代码理解无穷无尽的自然语言字符语义体系，在不同层次采取不同的模拟思维操作。本文讨论是概念map的起源、建立、内容和运用，如何与其它数据结构合作，使描述语言和思维的过程成为可能。

等我来放大招，哈～～