因为一个问题，在不同人的回答当中会出现不同的答案，这些答案人工智能机器人都知道，但是如何从这些答案当中挑选出合适的答案，这个机制就是关键所在了。

目前所有的所谓的机器人客服，根本就称不上是人工智能。

因为那些机器人客服，只能回答一些预先设定好的问题，而且问题的答案也是预先设定好的，根本算不上是智能。

但是这里还涉及到一个问题，还是回归最初的问题，人工智能可以通过搜寻，其他人的答案来挑选出来进行回答。

但是因为文字本身是没有情绪的，如果人工智能无法理解文字的意思，那么你骂他，他也或许会反驳，但是却并不知道你是在骂他，因为他给出的答案是别人给出的。

所以首先要做到的依然是语义解析。

点金集团作为华国，乃至于全世界的顶级互联网巨头，点金集团成立人工智能实验室，并且投入巨资，自然会受到许多关注。

点金集团人工智能实验室的第一步就是召集了超过100名语言学家共同商讨，当然研究语言并不是说研究各个语种那么简单，它还包括了如何让计算机如同人脑一样，接受这一些语言，明白这一些语言。

其次是逻辑学，如果没有一个出色的逻辑分析能力，那么，人类就不是人类而是疯子了。

疯子为什么会被称作疯子，是因为他们失去了逻辑分析能力，行为举止已经脱离了基本逻辑。

人工智能在计算机实践当中，有两种不同的方法。

一种是采用传统的编程效果，而不考虑使用的方法是否与人或者动物体所用的方法相同，这种方法叫做工程法。

事实上，这种方法是也是目前应用最为广泛也是已经付诸实践最多的方法。

这种方法的好处在于，针对性强，在不少领域当中都已经有成功的案例，比如自动化机器人，他们就是采用这种方法，这种人工智能机器人，他被植入了一整套的自动化流程，但是它不具备其他功能。

比如简单的文字识别，以及下棋，一些游戏AI等等。

但是同样的这种方法局限性很大，因为如果游戏简单，那么制定的这个程序也很简单，而它只能在既定的规则下运行，举个简单的例子。

比如这个人工智能机器人，你给他制定了下象棋的规则程序，可是如果你要让它去下围棋，那么你这个机器人的程序就要重新编译，重新调试，否则的话，就会牛头不对马嘴。

而另外一个方法就是模拟法，意思是我们不仅仅要看到效果，还要求实现的方法和人类或者动物机体所用的方法相同或者类似。

比如目前比较流行的模拟构建人类神经网络作为人工智能机器人的核心，尝试着让人工智能机器人按照人类的机体原理进行实践。

可惜的是，这种方法的入门难度太大了，除了要精通计算机编程知识，还要精通生物学的思考方法，所以不管在国内外，只要进入这一个行业的研究者都会成为重点扶持的对象。

尽管目前的进展依然缓慢，但是起码，这一个方向被认为是未来的主流的人工智能研究方向。