我刚与一个声称他开发了一个可以提供书面文字答案的应用程序的人进行了对话。他说人类可以阅读和理解的任何文本，他的应用也是如此。由于我不是AI或NLP的世界，我只是想知道计算机是否可以分析以下文本并在最后回答问题：
我与我的交易很少，所以它是这样的：200美元的交易1000被取消，客户将支付30美元的取消罚款。交易1001被批准为300美元。 500美元的交易1001无效，但客户愿意支付20美元作为CP（而不是50）。
根据他的说法，他的程序可以回答任何问题，例如：
我们为取消罚款赚了多少钱（应该是30 + 20 = 50）
这可行吗？
答案 0 :(得分：3)
这是一个活跃的研究领域（a recent PhD thesis on a related topic）。最简洁的答案是不。这样做可能意味着必须实施strong AI。
然而，近年来这个问题越来越受欢迎。你可能熟悉Apple的Siri（实际上是one of the biggest AI project in history的成果之一）和Google的Google Now，你知道它们有多么有限（绝对不是因为缺乏努力）。
还有Watson system by IBM能够比任何人类玩家更好地玩游戏Jeopardy。 IBM目前正积极投资该技术（数十亿美元，新中心，大量招聘）。
多年来，甚至一直试图实施系统，专注于你所描述的问题回答：事实，受限于某个领域，有点像高中生的练习。
最突出的例子是：
ARISTO项目起源于HALO project（由Vulcan资助，是Paul Allen的投资公司）：
Project Halo是Vulcan Inc.的一项分阶段远程研究工作。 为了发展数字亚里士多德＆＃34; - 一个推理系统 能够回答新问题，解决先进问题 广泛的科学学科和相关的人类事务。该 项目侧重于创建两个主要功能：一个能够的教师 指导和评估这些科目的学生和研究 具有广泛的跨学科技能的助理，以帮助科学家和学者 其他人在工作中。
为此，他们conducted a competition in 2004面临以下挑战：
每个团队都有四个月的时间来独立编码50页 将化学教学大纲纳入各自的KRR技术 平台。在这段时间结束时，所有系统都被隔离了 并且由100个主要是新颖的问题组成的挑战考试是 发布给团队。
团队有两周时间将问题翻译成他们的 各自的正式逻辑语言。这些翻译以 系统上的批处理作业，生成包含英语的文档 答案和理由。
最后一步是由三个单独进行的公正评估 化学教授，他们对准确性和考试进行了“考试” 理由质量。
有三个竞争团队：Cycorp（德克萨斯州奥斯汀），SRI国际（加利福尼亚州门洛帕克）和Ontoprise（德国卡尔斯鲁厄）。
考试的平均分数约为40％至47％。将文本翻译成正式表示法的平均成本约为每页10,000美元（！）。
The Seattle Times - Vulcan project aims to build 'Digital Aristotle'
当然，这是10年前的事情，从那时起（或许最值得注意的是沃森）取得了一些进展，但我们仍然远不及以领域为中心的事实性一般问题回答。
答案 1 :(得分：1)
嗯，人工智能程序可以解析这个文本并理解这个特定的问题，但声称它可以理解任何人类可读的文本只是荒谬的。
正如其他人评论的那样，这个问题是一项持续数十年的巨大研究工作，目前还没有最终的解决方案，而且这个人如果能够真正发挥作用，应该是富有的，世界闻名的。但你应该留意他，这样你就可以及时摧毁他的研究，以免天网终于接管。
答案 2 :(得分：0)
一般问题很难，但如果将其限制为代数问题，可能会更容易。请参阅：http://people.csail.mit.edu/regina/my_papers/wp.pdf