人工智能的语言理解一直是一个千古谜团。
正如人工智能机器小爱（A.L.I.C.E）的问话：“Who do you want to be bad ?（谁会是坏人？）”
纵观世界上的140多种语言，汉语是所有语言中的唯一一个特例。
汉语是唯一一个逻辑序与书写序完全一致的语言。
英语的逻辑序与书写序，完全不同。
所以，当说出 “Who do you want to be bad ?（谁会是坏人？）”，说汉语的国人，完完全全找不到这句英语的主谓宾的顺序所在。
等你找出这句英语的主谓宾，欧美的白人已经又说出了一大堆话，所以，你的反应对英语而言是“迟钝“的。
纠其根本原因，欧美白人的大脑，跟你的，思考的逻辑，完完全全的不同。
这是一个思维边界的问题。
你的思维被汉语限制在一个无限的空间之内，而英语则在另一个平行思维空间中。你必须越过自身的思维边界。
（一个不恰当的例子是，计算机蠕虫，不超越你自己的思维边界，你不可能开发出计算机蠕虫代码来。）
美国斯坦福大学的David Socher(MetaMind的创始人)，提出的NLP理论，其实，我认为，并不能完好的解释汉语。
纠其根本，汉语的语法，过于粗劣，完全没有英语语法的细腻。（例如：汉语中没有定义表语的概念）
想要跟欧美白人的思维逻辑接轨，首先，需要汉语重新定义自己的语法，必须加入表语概念。
现在的翻译软件，翻译汉语，翻译的乱七八糟，首要根源就是因为汉语的语法没有跟英语保持一致性。
这也是国人的思维，无法直接理解英语的最根本、最直接的原因。
继而，人工智能关于汉语的理解，也无法直接用英语逻辑的算法来实现。
Who do you want to be bad? (谁会是坏人？)
Me, of course not.（当然不是我。）