蔣英生說得不無道理，如果一味地進行語言輸入，那麽計算機終究還是麵對可能出現的語句進行準確的回答。
目前唯一可行的辦法就是讓計算機進行學習，就和帶孩子一樣牙牙學語，但是計算機並沒有思考能力，如何讓它進行學習呢。
“蔣教授對這些方麵的研究處於什麽階段？”
蘇辰問道，讓計算機進行學習的想法應該已經周知，蔣英生應該也在對這個方麵進行研究。
“我們現在研究的階段就是深度學習。”
蔣英生回答道，眾人也不知不覺間就來到了蔣英生實驗的地方。
“深度學習？”
蘇辰有些好奇，這個方麵他倒是沒有了解過。
“深度學習是一個多層的神經網絡，從輸入層開始經過逐層非線性的變化得到輸出。從輸入到輸出做端到端的訓練。把輸入到輸出對的數據準備好，設計並訓練一個神經網絡，即可執行預想的任務。”
蔣英生解釋道，
“這個方法全世界的計算機領域的學者都在研究，目前也有階段性的突破，但是距離全語言的分析還是過於遙遠。”
說到這裏蔣英生歎了口氣，研究計算機的語言從他那一批到現在，堅持下來的隻有寥寥幾人，大部分都選擇了中途退出，不過這倒也不怪他們，全語言的分析的前路實在是過於渺茫。
“目前研究出來的方法是什麽？”
蘇辰聽完點點頭，他也理解了深度學習是個什麽東西了。
“RNN目前是自然語言處理最常用的方法之一，GRU、LSTM等模型方法也在使用，這些我就不一一講解了，有時間的話，你可以了解一下。”
蔣英生站在自己的實驗室門口說道，這些方法一時半會也講不清楚。
蘇辰站在一旁不語，這三種方法還需要回去了解一下，再繼續問的話對自己沒有什麽太大的幫助，等自己把這些研究明白再說吧。