An Essay concerning machine understanding

人工智能系统展现出许多有用的能力，但似乎缺乏理解。本文描述了我们如何构建一台能够理解的机器。正如约翰·洛克（1689）所指出的，单词是思想和概念的符号，理解一个单词就是知道并能够处理它所指示的基础概念。说话者和听众之间的理解发生在说话者将自己的概念转化成单词并且听众恢复了大致相同的概念时。当前的模型依赖于听众构建任何潜在的意义。行为主义心理学范式的衰落和认知主义的兴起提供了许多实验方法，可以用来确定机器是否以及在多大程度上理解，并提出如何实现这种理解的建议。

构建能够理解的机器的问题

通过将概念转化为词汇，使机器能够理解

论文提出了一种新的方法，通过将概念转化为词汇来实现机器的理解能力。作者还讨论了行为主义心理学范式的减少和认知主义的兴起，以及如何利用实验方法来确定机器是否能够理解，并提出了实现这种理解的建议。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，包括《机器学习》、《人工智能》和《自然语言处理》等论文。