人工智能的語言理解一直是一個千古謎團。

正如人工智能機器小愛（A.L.I.C.E）的問話：“Who do you want to be bad ?（誰會是壞人？）”

縱觀世界上的140多種語言，漢語是所有語言中的唯一一個特例。

漢語是唯一一個邏輯序與書寫序完全一致的語言。

英語的邏輯序與書寫序，完全不同。

所以，當說出 “Who do you want to be bad ?（誰會是壞人？）”，說漢語的國人，完完全全找不到這句英語的主謂賓的順序所在。

等你找出這句英語的主謂賓，歐美的白人已經又說出了一大堆話，所以，你的反應對英語而言是“遲鈍“的。

糾其根本原因，歐美白人的大腦，跟你的，思考的邏輯，完完全全的不同。

這是一個思維邊界的問題。

你的思維被漢語限制在一個無限的空間之內，而英語則在另一個平行思維空間中。你必須越過自身的思維邊界。

（一個不恰當的例子是，計算機蠕蟲，不超越你自己的思維邊界，你不可能開發出計算機蠕蟲代碼來。）

美國斯坦福大學的David Socher(MetaMind的創始人)，提出的NLP理論，其實，我認為，並不能完好的解釋漢語。

糾其根本，漢語的語法，過於粗劣，完全沒有英語語法的細膩。（例如：漢語中沒有定義表語的概念）

想要跟歐美白人的思維邏輯接軌，首先，需要漢語重新定義自己的語法，必須加入表語概念。

現在的翻譯軟件，翻譯漢語，翻譯的亂七八糟，首要根源就是因為漢語的語法沒有跟英語保持一致性。

這也是國人的思維，無法直接理解英語的最根本、最直接的原因。

繼而，人工智能關於漢語的理解，也無法直接用英語邏輯的算法來實現。

Who do you want to be bad? (誰會是壞人？)

Me, of course not.（當然不是我。）

Who do you want to be bad? （誰會是壞人？）人工智能機器小愛的問話