自然語言理解是人工智能研究中的熱點和難點之一。關(guān)于機器感悟人類語言實質(zhì)的理論研究可以追溯到80年代中后期的有關(guān)內(nèi)省法的哲學大作業(yè)，其成果自2004年起相繼得以發(fā)表，相關(guān)論文已發(fā)表五篇，引起學術(shù)界的關(guān)注。本研究的核心思想是強調(diào)最小的知覺元素的重要性，通過數(shù)學證明的方法來揭示語言理解的內(nèi)在機制，最終達到與實驗的方法同樣的實證求是的效果。

其中《自然語言理解的機器認知形式系統(tǒng)》一文基于現(xiàn)有的相關(guān)理論,提出自然語言理解的形式化定義,以及改進相關(guān)的公理系統(tǒng),從而統(tǒng)一“意思理解”和“道理理解”等兩種理解類型。文獻[1，2]對什么是理解及電腦如何能理解人類語言給出回答。論文《基于語義本源的智能界定研究》結(jié)合人類理解能力在已有智能觀點的基礎(chǔ)上有給出智能的基于語義本源的一種界定。

其戰(zhàn)略意義為:該研究對知識學習、問題求解、語言翻譯、軟件工程乃至軟件生產(chǎn)自動化將具有深遠的影響力；本研究也將為真正理解下的大規(guī)模真實文本處理及最終通過圖林測試奠定重要的基礎(chǔ)。

在語言翻譯時，假設(shè)機器有了一些基本的事實及知識，當有了融匯貫通的能力，它就會觸類旁通。它把舊的材料重新用知覺元素貫穿起來，然后可以根據(jù)需要重新生成新的信念，從而會不斷從舊的材料中獲得新的經(jīng)驗。這個過程就像造紙一樣，把纖維用水搗爛攪拌最后融化成細小的紙漿，再根據(jù)需要生產(chǎn)出符合需要的紙產(chǎn)品。

根據(jù)語言理解理論[1]，篇章理解包括句子理解與上下文理解，句子理解需要理解后的知識，上下文理解也是依靠知識的匹配理解證明過程。但現(xiàn)成的適當?shù)闹R常常比較缺乏，這些知識往往來自于觸類旁通的知識，所以面向機器的融匯貫通特別重要。

建立在理解之上的融會貫通將從本質(zhì)上提高知識的利用率及好用性，從而語言理解理論也將對軟件工程，特別是軟件生產(chǎn)自動化方面具有重要意義。我們相信，語言理解理論將把人類使用圖靈機從繁瑣的對思維模擬而去建立無窮盡的形式系統(tǒng)中解脫出來。這也是語言理解理論研究的動力和目的所在。

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