[00032725]人工智能机及其实现自然语言理解的方法

　　该发明是一种以全新型的CPU----面向自然语言处理的处理器NLPU （Natural Language Processing Unit）为基础，以面向自然语言的汇编语言ANL（Assembly for Natural Language）为该NLPU的底层汇编语言，以ANL语言描述的知识库为基本知识源，以自然语言描述的知识库为扩充知识源，以及相关的外围部件所构成的一个人工智能系统。此外，还包括通过“自然语言 ->； 高级层次句…->；次高级层次句…->；低级层次句（基本层次句）->；扩展词指令->；ANL语言描述”的逐层“降级”方式，实现机器理解自然语言的方法。 　　现今的CPU主要是面向数值处理的，处理自然语言的效率比较低下，而NLPU是一种全新架构的面向符号处理的微处理器，本身具有很大的数据吞吐能力以及很高的处理效率，更适于自然语言处理；采用以ANL语言描述“扩展词指令”的方式，使机器的自然语言理解过程最终可以落实到机器代码的执行。全新的硬件架构和可行的软件描述，二者相得益彰，可以使以知识为基础的人工智能系统的整体性能得到显著提高。 　　目前系统是在“软模拟”方式进行的，也即ANL指令不是直接在硬件处理器NLPU执行，而是在PC机通过高级程序语言VC++解释到X86类CPU执行的，除了与全新硬件实现所表现的在速度上的显著差别外，而其他方面的差别不是很大。因为人工智能机的关键最终还是取决于机器可“消化”的知识库的建设。 　　当前已完成了整体的“软模拟”运行环境，包括ANL语言的编辑、编译，运行、单步调试等。此外还可以采用受限自然语言进行知识编辑，其内容自动转换为ANL语言的功能，大大提高建库的效率，并且ANL指令具有访问常识知识库的能力。由于目前建造的知识库的内容还很有限，前期演示仅能表现对几道小学数学应用题“看懂题意，求解答案”。如果条件具备，三年时间可以达到对任意一道小学数学应用题的进行求解的自然语言理解能力，当然应是小学生级的自然语言水平，不能是荒谬的命题，或者是一句话好几行没有一个标点的长句情况。 　　对此感兴趣的人士欢迎洽谈，同时也欢迎其他多种形式的合作。