人工智能面对的挑战，还包括对中文语义的理解。

中国幅员辽阔，存在着大量的方言，而方言与方言之间彼此可能完全不同，比如福建人和广东人虽然长期相爱相杀，但是未必能顺利对话。

而且，同一句话在不同语境下的意义，可能也会变得完全不同，最典型的就是逼疯外国人的“如果你来早了，你就等着吧；如果你来晚了，你就等着吧。”

那么，应当怎么解决处理中文指令时遇到的这些问题呢？

一位清华大学教授指出，如果想真正理解讲话者的意图，实现恰当的沟通，计算机就需要把语调和压力这些细微的线索也考虑进来。

另一位副教授也表示，计算机需要适当地理解人类的情绪，因为人类的决策并不是完全依赖于逻辑的。

会说方言的siri 图自华人街/@我和siri的故事

好在，中国研究人员的一大优势是，数量巨大的用户群提供了海量的数据——由于支持电脑进行语音理解的神经网络需要大量的数据进行训练，因此，公司拥有的数据越多，它的神经网络就会越来越智能化。

百度和阿里巴巴这样的公司，就都受益于广泛的用户群。麻省理工科技评论给出的数据显示，截至2016年底，百度的月活跃移动用户达到了6.65亿；而截至今年3月份，阿里巴巴的月活跃移动用户也达到了5.07亿。

除此之外，阿里巴巴的一位研究人员也给出了另外的解决方法：运用关联主题下的数据来调教神经网络，而不是全部都依靠大数据。

比如说，如果想要训练神经网络理解与“运动医学”这个主题有关的指令，就可以利用“运动”和“医学”两个话题中的数据来进行。

这种方法不如大数据好用，但是如果缺少大数据的话，这种方法至少能确保，在某些话题下，技术人员依旧能够对神经网络进行训练。

这样看来的话，说不定，能否顺利掌握中文，可以成为测试人工智能语言理解功能的试金石呢～