还记得小时候的数学题目吗？究竟要怎么从打字员能在20分钟打出1120个字，推算出30分钟他能够打几个字呢？仔细地雕琢题目，或许不用太久的时间你就能理解并推理答案。然而，近年来有鉴于科技的长足发展，我们开始对电脑寄予厚望，希望它也能像你一样快速推敲题意、运算解答，这就是最近很流行的「人工智能」。
有种在地球上存在许久的自然语言，在外国人心中，它的难度直逼天际，光是发音就有四个声调，还有同音字、破音字，更不要说字体繁复，一笔一划都难以在短时间内学成，它是「中文」，一种有时候连身为中国人的我们都可能摸不着头绪的语言。
而当我们还是小学生时，做数学题目也常常碰到中文理解所造成的瓶颈，有时不是不会算，而是一开始题目就看错，老师跟学生都欲哭无泪。这同时也是人工智能最大的难题：了解自然语言。
中文理解的困难在哪里？
然而，中文刚好是一种文法宽松的语言。断词、词序、标点符号、省略字词，都可能造成电脑「阅读障碍」。
中文与英文不同，一句话是用好几个独立的字组成，因此「断词」就变得很重要，例如「一台大冰箱」，电脑可能会没断好，以为有「台大」这个词。或是「椅子几张才够？」电脑可能会误判，以为「张才」是人的名字，这些问题都可能让电脑不懂语句的意涵。
除了断词，中文的「词序」也有很多种排列组合，比如说「衣服该洗了」，也能写做「该洗衣服了」，而这样的文法也能套用在好几种事物上，不单单限制在「洗衣服」，做作业、修电脑、交报告…...，有太多种变化，但电脑若只能了解其中一种词序，在阅读上就受到了很大的限制。
另外，现代中文语句随处可加逗号，或省去句号。「苹果20个，每个10元，分装成5盒，请问一盒苹果多少钱？」前面三句可以改写成「每个10元的苹果20个分装成5盒」。又或者「上海哪里有可以唱卡拉OK的餐厅？要离地铁站近的，但也不要太贵。」可以写成一句「上海哪里有可以唱卡拉OK、离地铁站近、也不太贵的餐厅？」这个问题对人类非常简单，因为我们知道「离地铁站近」，「不太贵」都是在描述「餐厅」的，但这样「分段」的写作方式，却容易让电脑不知道意思到哪里才结束。
中文也经常省略重复的词，这样的情况也经常出现在题目里，让小学生满头问号，比如「1棵苹果树会结5颗苹果，农夫种了3棵，请问会收成几颗？」这样「棵」来「颗」去，又把名词省略，让很多明明会算数学的小学生，由于常识积累不够，而败倒在中文的博大精深之下。
人工智能的联想力
中文里有这么多让小学生痛苦万分、并让电脑在分析语句时容易触发的地雷，那么，电脑该如何有效率的分析与推理呢？答案就是解题时的「联想」。
解数学题时，触类旁通非常重要，否则只是在背算式。因此可以让电脑先学会题目A，在解相同架构的题目B时，则利用联想的能力，让两个题目「等同化」。请看以下举例。
半打球卖48元；
幼稚园有五个小班共有50人；
打字员每20分钟可以打1120个字。
如果我们将数字的部分用A，B代替，就可以更突显出这三个句子的相似性：
半打球卖48元（B个球卖A元）；
幼稚园有五个小班共有50人（B个小班有A个人）；
打字员每20分钟可以打1120个字（B分钟打A个字）。
由于上述事件的名词不同，对应的动词也不一样，但其实稍微对应，就能看出题目之间的共同点。
B个球「卖」A元；
B个小班「有」A个人；
B分钟「打」A个字。
或是更简单的表达：
单位价格（元/球）；
单位人数（人/班）；
单位字数（字/分钟）。
如果我们用「单位值」C代表相应的数字，就可以得到A / B=C。的确，我们看这三题后面的问句，会发现都在问C等于多少，这是最基础的「推理」。
一旦小学生了解这层推理，后面的变化题也就不是件难事了。比如可以变化如下：
打字员每20分钟可以打1120个字，若连续打字半个小时，可以打几个字？
从「基础推理」我们可以得知每分钟可以打1120 / 20=56字。所以，半小时（=30分钟）可以打56 x 30 = 1680 字。
在解答这个变化题的过程中，我们其实回答了两个问题：打字员每20分钟可以打1120个字，每分钟可以打几个字？若连续打字半个小时，可以打几个字？
这两个问题具有逻辑上的连续性，学生会先经过「基础推理」的步骤，解决第一个问题：「打字员」每分钟可以打几个字，再回答第二个问题。而对于较熟练的学生，这个「基础推理」的步骤已经变成一种「常识」，即使题目没有问第一个问题也会先作。
那么，该如何让电脑动起来呢？首先，我们告诉机器在不同的上下文，用合适的动词、名词。其次，对语言熟练的人经常会跳过「基础推理」的常识部分，所以机器必须自行补足这些漏掉、言而不喻的部分，才能看懂后面的话语。
就现代而言，人工智能的发展离这样的能力还有相当的距离，前述的「在不同的上下文，要用合适的动词、名词」，是「联想」的要件。我们在作文的时候，经常需要参考别人在不同情境下所写的句子、段落，修改之后纳为己用，就是在训练自己的联想力。而这种能力对于电脑来说，仍处于困难的阶段，但若有朝一日，真的让电脑「学会」「联想」，未来电脑理解自然语言的能力必可大幅提升。
「常识」本身就是一个日积月累、漫无边际的学习之旅，因此需要通过大家对机器喂养，才能加快机器对世界的认知。
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