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显然是指市议员（市议员担心示威者出现暴力行为），而在句子1b中，“他们”
指的是示威者（市议员担心示威者会鼓吹暴力行为）。
这里我们再举一个例子：
句子2a：奖杯不能放进棕色手提箱里，因为它太大了。
句子2b：奖杯不能放进棕色手提箱里，因为它太小了。
问题：什么东西太大太小？
显然，在句子2a中，是奖杯太大，句子2b中，则是手提箱太小。
大多数稍有文化和常识的成年人都能轻易辨认出两个例子中的区别，类似这样的问题完全难不倒真人，但类似聊天机器人使用的那些小伎俩就会被这种简单的句式辨别出来。
为了给出正确答案，被测试者需要真正理解这些句子，并且要对讨论的场景有一定了解。
比如，要辨别句子1a和1b的差异，你需要了解什么叫示威者（示威往往有可能导致暴力行为），什么叫市议员（他们有权批准或拒绝示威许可，并且他们会努力避免暴力行为出现）。
人工智能所面临的另一个类人挑战是理解人类世界，以及支配其中的许多约定俗成的规则。
下面是心理学家兼语言学家斯蒂芬·平克（StevenPinker）设计的一段简短对话：
鲍勃：“我要离开你。”
爱丽丝：“她是谁？”
你能解释这段对话的意思吗？当然，对你来说这太容易了，这就是肥皂剧中经常会出现的场景：鲍勃和爱丽丝在谈恋爱，现在鲍勃的话让爱丽丝认为他移情别恋了，她想知道那个插足他们感情的女人是谁。
并且，我们可以推测出，爱丽丝一定很生气。
但是你怎么能让计算机编程来理解这样的对话呢？这样的理解力对于听故事、写作来说，都是必不可少的。
如果能理解这种贯穿于生活中的常识性的东西，以及人类的信仰、欲望和关系，计算机程序就可以欣赏类似《东区人》的肥皂剧了。
我们都拥有这样的能力，这似乎也是分辨强人工智能和弱人工智能的关键点。
对于如何让机器拥有这样的理解力，我们还只有模糊的想法，到目前为止，没有一个成功的案例。
机器要想理解这样的场景，回答关于这些场景的问题，还有漫长的道路要走。
通用人工智能
虽然如我们所证明的那样，人工智能的宏伟梦想听起来简单明了，但要想实现它，目前研究人员简直是毫无头绪，连给它下一个精准的定义都难上加难，更不知道什么时候才能做到。
因此，尽管强人工智能是人工智能故事中一个重要而迷人的部分，但很大程度上，它与当代的人工智能研究无关。
去参加一个尖端人工智能研讨会，你几乎听不到有关内容的讨论，倒是在深夜的酒吧里面能听到不少。
然而，即使这个次一级的目标，也是当代人工智能研究的边缘。
与之相反，人工智能领域的研究人员更关注的是构建能够执行当前必须依靠人脑来执行的任务的计算机程序——逐步遍历图1所示的任务集。
这种人工智能的实现方法——让计算机完成某种特殊任务，有时候被称为狭义人工智能。
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