在5月8日的谷歌年度開發者大會上，谷歌語音助手Google Assistant打電話幫用戶預約剪髮服務和預定餐廳的錄音讓人印象深刻。同樣，微軟的人工智能語音助手小娜也能夠預訂會議室，和與會人員打招呼。不過，在微軟全球資深副總裁、微軟亞洲研究院院長洪小文看來，如今的人工智能無法進行歸納和理解，只知道根據輸入導出結果。在接受《21世紀經濟報道》採訪時洪小文表示，目前，人工智能對語音的反饋包括三個階段：識別、理解和提供服務。當下人工智能的主要難點在於“理解”，因為需要人工智能去理解的內容本身擁有無窮的組合，沒有精確的模型，於是就無法用建模的模式去解決。
洪小文說：“今天，無論是語音識別、文本翻譯、或是計算機視覺等技術所支撐的人工智能，都沒有真正理解信息的含義。它們只是在匹配預設的模型。”他認為，今天的AI只是一個黑盒，也就是說，人工智能無法歸納和理解，只知道根據輸入導出結果，但“理解”這件事本身是一個白盒，也就是人類擁有的能力：不僅理解了接受的信息，還可以對本身不瞭解的信息進行猜測，部分理解其含義。這點對於今天的AI來說非常難，需要更新的技術才能解決。
不過，黑盒也有自己的好處。洪小文介紹，從某個角度來說，黑盒不會存在偏差，是什麼就是什麼，非常公平。一些推理過程中需要白盒的系統，但這種推理存在著某種既定立場，比如人們對有爭議的問題多少會有一些偏見，這些偏見來自於每個人的既定立場。在這些立場下推理出的東西必然會有所偏頗，但黑盒就不會，怎樣輸入就怎樣輸出。
洪小文認為，當前的合理狀態應該是人工智能+人類智能（AI+HI），AI致力於流程性分析，人類負責深度分析、理解和創造。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，理解力是人類獨有的特性，除了通過學習對已知內容進行持續的理解，還包括預測、推斷等行為。同時，理解力也是個體實現獨立思考的標誌。時下，人工智能需要突破的是“理解”這一關隘。如果能夠攻破此關，人工智能將成為獨立的智能個體，與人類在思維運行方面的差距進一步縮小。若此，智能機器將實現獨立成長，而人類與智能機器的關係將會被重新定義。
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