但一位博士的回答给这篇帖子带到了不属于他的高度。
“他给出的答案没什么问题，看起来应该是在网络上搜索出来的，但我在意的是这个破玩意儿，居然能够理解你到底在问什么？”
这个博士生很快专门写了一个帖子来表达自己的惊叹。
“为了避免有人说我在滥竽充数，先把我的学历证明放在下面镇楼。”
“大家看我的学历证明应该也能发现，我是专门做人工智能研究这一块的。”
“毫不夸张地说，目前市面上所有的人工智能产品全部都是人工智障，包括我自己做的这一款也是。”
“其中最关键的难点就在于语义识别，很多人工智能根本没有办法理解你所要表达的是什么意思。”
“包括在自然所使用的语言当中会有很多的歧义句，甚至会有多义词光是龙夏，就有文言文，诗词等各种各样不同的表达方法。”
“对于一个表音文字来说，一个单词可能同时代表许多意思，光是让人工智能能够准确的理解你所要表达的意思，就已经是难得不得了了。”
“更不要说让他针对你的问题给出精准的回答了。”
“人工智能的发展是需要用大数据来缓慢训练的，很简单的道理，越是用的多的词汇，在网上出现的频率也会越高，人工智能理解和识别起来也会更快。”
“但像是这种专业的问题，人工智能可能根本没有办法理解你的意思，就算是理解你的意思了，也没办法给出准确的回答。”
“但是这个东西不一样，等我试一试这东西的极限在哪里，这个软件叫小智对吧？”
帖子如同落入静湖的巨石，涟漪迅速扩散至全校，又顺着互联网蔓延到国内其他高校。
甚至于各种一线的科研人员，还有科技论坛。
人们开始用各种方式测试小智的极限。
从文章修辞手法的分析到可控核聚变装置的可能性……
很快便有人意识到了小智的正确使用方法。
比如说某个断更的作者，让小志帮自己续写一段剧情。
再比如说某些不想写作业的小学生，让小智给出问题的答案。
平心而论，小智并非全知全能，很多时候给出的答案并不准确，大部分时候，都只是对网上的资料进行一些总结。
很多时候他给出的推理，也会出现细微偏差。
但其表现出来的对复杂问题的结构化
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