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而叶华顿时面向现场的观众，说道：“为了避免剧本嫌疑，我决定选择一位现场的与会嘉宾来考验一下初音的智能化程度，现场有涉足
工智能领域的业内士吗？有的话并且想测验那么请举手。”
说完，很快就有二十多个就起了手，叶华锁定了一位身穿正装带着眼镜的三十岁男子，“有请这位先生，对，就是您，请！”
现场的记者顿时把镜
给了被选中的男士，对方从座位上起来，离开观众席在现场工作员的带路之下来到了舞台上。
工作员递给了他一个麦克风，叶华开
道：“您好，简单的自我介绍一下吧。”
对方有点略微的振奋，片刻便道：“呃……大家好，我是陈宾，AI领域是我从事的专业，公司
过几年，现在辞职了，呃……准备自己创业，当然也是工智能语音识别方面的。”
“哇~~OK，那么直
正题，陈先生，您打算从哪方面着手？”叶华微笑道，现场的观众和直播前的观众也都越发的期待了。
“如果可以的话，我想对她提问一些仅依据‘代词回指’的语言问题。”
陈宾这话一出来，现场不少的业内士都翘首期盼，“代词回指”的问答，五六岁的小孩可以轻易给出正确答案，但对于工智能可以说可是一个无比巨大的挑战，即便世界上最强大的计算机恐怕都无法给出正确的回答，因为类
常对话中经常包含了这个世界运行的诸多常识。
要回答此类问题，应答者要对类语言的细微之处和类社会
际本质有着足够
刻的理解。
即，自我
感逻辑分析的能力。
这正是当下计算机科学家或者说工智能专家目前仍旧无法用数学语言所描述的场景。
例如，苹果手机上的Sr可以准确的为主发送短信，可她根本就不明白为什么要发送这条短信，她可以为手机的主查找地图，可在她的逻辑世界中不能理解这和上一条短信会有什么关系，她也可以陪主无聊时聊天解闷，但回答的却比你正在打LOL的好友还要敷衍。
这正是当下计算机一直停留在弱工智能的阶段止步不前的原因，只能依靠强大的云能力和大数据来弥补先天不足，得出的也是似是而非，连自己也不甚明白的回应。
“没问题，你尽管问吧。”
陈宾有点微呆，现场也引来一阵惊呼，因为说话这句话的不是叶华，而是舞台上的初音未来。就这点，给陈宾和现场诸多业内士的感觉，她极有可能就已经摆脱了弱工智能的范畴了。
陈宾还是想要进一步确认，眼见耳听方才为实，顿时看向了叶华，后者点点表示没问题。
所有的见证者都不由得屏息期待接下来即将发生的事。
……
