腦雖然是迄今已知的最為復雜的結構，規模龐大，但仍然是一個復雜度有限的物理結構：擁有約一千億個神經元，每個神經元通過數千甚至上萬個神經突觸和其他神經元相連接。采用神經科學實驗手段，從分子生物學和細胞生物學層次解析大腦神經元和突觸的物理化學特性，理解神經元、突觸的信號加工和信息處理特性。

大家可以仔細想一下這樣的場景，當兩個人進行溝通，其中一個人去理解對方所講的對話內容并從中獲得信息，接著采取了一些動作，那么最終對這個人產生了影響，其實這個過程就是一個典型的自然語言處理過程。

人類社會的發展是從農業社會到工業社會，到現在是信息社會。提到信息社會會想到信息爆炸，有各種各樣的名詞出現，比如現在處于大數據時代、信息時代、有數字經濟，人工智能非常熱。大家有時是不是很迷惑，到底我們處于什么樣的時代？其實所有這些從數據到信息、到知識、到智能都是信息時代的標志，它們之間到底有什么區別？數據是什么？信息是什么？知識是什么？

數據是對事實的記錄，對我們所看到的主觀世界或客觀世界事物的數量、屬性、位置及其相互關系的抽象表示，以適合在這個領域中用人工或自然的方式進行保存、傳遞和處理。

信息是在數據基礎上進行加工，能夠傳達你想聽到的和我所講的。你聽到我講的以后，就知道我講的什么意思了。信息是具有時效性的、有一定含義的、有邏輯的、經過加工處理、對決策有價值的數據流，也就是加工后有邏輯的數據。

知識是什么？小時候學的數學、化學、物理的定義和證明就是知識。知識就是在信息基礎上進行抽象、凝練、總結、歸納、演繹，使其有價值的部分沉淀下來，可以結構化、傳承、抽象，有價值的信息就轉變成知識。

語音識別人機自然語言也可以通過文字輸入完成，但語音交互的優勢更加明顯。它可以解放雙手和雙眼，可以不受距離限制等等。

語義理解語義理解是人機自然語言交互的核心技術。人機自然語言交互是個思辯的過程，是人工智能。語義理解需要機器人大腦去完成。

海量內容機器人需要和人一樣去學習知識，理解知識。什么是知識呢？只有把非格式化的數據變成格式化的知識，才能為機器人所用。原來互聯網和移動互聯網的內容都要根據機器人的需要而改變。

硬件支持隨著技術和內容的問題得到解決，機器人將會變得更加實用和更加強大。人工智能最終體現兩方面，一個是感知；一個是認知。語音識別和圖像處理屬于典型的感知問題；而自然語言處理和理解，是一個認知的過程。自然語言理解被認為是認知智能的核心難題。

諦聽堅信人工智能將是互聯網的最后一戰，機器人將成為最先進的生產力，而語音語義將是人工智能的根。