目前人工智慧面臨的最大的問題還是在於無法準確的理解人類語言。
也就是說，目前的人工智慧只能實現資料的收集整理，還無法對資料進行深度分析。
而事實上，分析描述內容是人工智慧的終極形態，目前市面上的人工智慧機器人，只是賦予人工智慧一個特定的知識庫，有一定的檢索能力，但是沒有理解能力，只是對資訊文字上的整理，他只能識別字，但是還無法理解字的含義。
人類研究人工智慧有幾十年的歷史了，但是到現在依然還沒有產生真正的智慧。
人工智慧這一塊，被公認為未來的大趨勢，事實上，點金集團也一直都有在這方面進行投入研究。
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只是並沒有下大力氣，主要還是因為，目前人工智慧真正能夠實用的地方還很少。
比如手機的語音識別系統，只能識別特定的語言，稍微複雜一點的就無法識別，更別說是語義分析了。
事實上目前所謂的人工智慧的研究，大多數時候依然處於一個概念狀態。
關於人工智慧的理論五花八門，還沒有一個真正行之有效的正確理論。
因為實踐才是真理的唯一檢驗標準，但是大多數的理論，實踐起來太難了。
當然，對於人工智慧的一些理論能否實現，葉秋並沒有一個確切的概念，所以，他特意諮詢了人工智慧工程師們。
最終得出的結論是，模仿能力這方面，其實很多研究人工智慧的實驗室都已經可以做到，但是這個模仿能力，其實目前為止，指的依然只是最基本的透過資料庫來呼叫，並不是說，人工智慧就真的會思考，會模仿了。
國外有模擬人類大腦的神經網絡作為人工智慧機器人的核心程序結構，效果還算不錯，但是當前進展依然緩慢。
葉秋當然也知道，任何事情不可能一蹴而就，人工智慧概念的爆發，越來越多的科技公司，網際網路公司加入其中，其實也是利益驅使。
就在葉秋銷聲匿跡許久之後，點金集團突然宣佈，斥資百億美金，成立人工智慧實驗室，並且向全球招募人工智慧工程師，同時還和華國的科學研究院人工智慧實驗室達成了合作。
之所以很多網際網路公司反而會優先推行人工智慧專案，其實主要原因還是在於，網際網路公司擁有著大資料的優勢。
比如搜索引擎公司，比如社交平臺，比如科技公司等等，在這方面擁有得天獨厚的優勢。
人工智慧最基本的要求就是要擁有大資料作為後盾。
其實像現在的智慧輸入法，也同樣的可以算是人工智慧的一種，詞彙聯想等等，其實就是透過大資料的檢索，透過記憶人們的用詞習慣然後推薦給使用者。
而點金集團人工智慧實驗室推出的第一代人工智慧機器人，就是互動式的人工智慧機器人。
簡單地說，目前點金集團的人工智慧實驗室的人工智慧機器人，第一階段的首要目標是做到能夠模仿人們的聊天習慣，和人類進行問答互動。
比如問答，人工智慧需要解決的首要問題是，如何從無數人的問答當中，挑選出答案。
因為一個問題，在不同人的回答當中會出現不同的答案，這些答案人工智慧機器人都知道，但是如何從這些答案當中挑選出合適的答案，這個機制就是關鍵所在了。
目前所有的所謂的機器人客服，根本就稱不上是人工智慧。
因為那些機器人客服，只能回答一些預先設定好的問題，而且問題的答案也是預先設定好的，根本算不上是智慧。
但是這裡還涉及到一個問題，還是迴歸最初的問題，人工智慧可以透過搜尋，其他人的答案來挑選出來進行回答。
但是因為文字本身是沒有情緒的，如果人工智慧無法理解文字的意思，那麼你罵他，他也或許會反駁，但是卻並不知道你是在罵他，因為他給出的答案是別人給出的。
所以首先要做到的依然是語義解析。
點金集團作為華國，乃至於全世界的頂級網際網路巨頭，點金集團成立人工智慧實驗室，並且投入巨資，自然會受到許多關注。
點金集團人工智慧實驗室的第一步就是召集了超過100名語言學家共同商討，當然研究語言並不是說研究各個語種那麼簡單，它還包括了如何讓計算機如同人腦一樣，接受這一些語言，明白這一些語言。
其次是邏輯學，如果沒有一個出色的邏輯分析能力，那麼，人類就不是人類而是瘋子了。
瘋子為什麼會被稱作瘋子，是因為他們失去了邏輯分析能力，行為舉止已經脫離了基本邏輯。
人工智慧在計算機實踐當中，有兩種不同的方法。
一種是採用傳統的程式設計效果，而不考慮使用的方法是否與人或者動物體所用的方法相同，這種方法叫做工程法。
事實上，這種方法是也是目前應用最為廣泛也是已經付諸實踐最多的方法。
這種方法的好處在於，針對性強，在不少領域當中都已經有成功的案例，比如自動化機器人，他們就是採用這種方法，這種人工智慧機器人，他被植入了一整套的自動化流程，但是它不具備其他功能。
比如簡單的文字識別，以及下棋，一些遊戲AI等等。
但是同樣的這種方法局限性很大，因為如果遊戲簡單，那麼制定的這個程式也很簡單，而它只能在既定的規則下執行，舉個簡單的例子。
比如這個人工智慧機器人，你給他制定了下象棋的規則程式，可是如果你要讓它去下圍棋，那麼你這個機器人的程式就要重新編譯，重新除錯，否則的話，就會牛頭不對馬嘴。
而另外一個方法就是模擬法，意思是我們不僅僅要看到效果，還要求實現的方法和人類或者動物機體所用的方法相同或者類似。
比如目前比較流行的模擬構建人類神經網絡作為人工智慧機器人的核心，嘗試著讓人工智慧機器人按照人類的機體原理進行實踐。
可惜的是，這種方法的入門難度太大了，除了要精通計算機程式設計知識，還要精通生物學的思考方法，所以不管在國內外，只要進入這一個行業的研究者都會成為重點扶持的物件。
儘管目前的進展依然緩慢，但是起碼，這一個方向被認為是未來的主流的人工智慧研究方向。