自然言語理解
例えば文章を論理式に変換することによって、意味を扱う方法がある。
「太郎が車を買った」
という文を論理式に表すと
買った(太郎、車)
のような形になる。このような形の論理式に文を変換することによって、意味が扱えると考えられている。
それゆえ、システムが目指す「理解」の幅と深さは、そのシステム(およびそれによって暗示される挑戦)の複雑さと対応できる応用の種類の両方を決定する。システムの「幅」は、それが持つ語彙と文法の大きさで示される。「深さ」は、その理解が流暢な母語話者のそれにどれだけ近いかで示される。最も浅く狭い英語風のコマンドインタプリタは要求される複雑さも小さいが、応用できる範囲も小さい。狭いが深いシステムは、理解の機構を探ってモデル化することを意図しているが、やはり応用範囲は限られている。単純なキーワードマッチングではない理解を行おうとするシステムは、例えばニュース記事の内容を理解してそれがユーザーに適しているかを判断するシステムなどで、かなりの複雑さを要求するが、まだ範囲は若干狭い。非常に広く非常に深いシステムが実現するのは、まだ先のことである。
世界初の自然言語理解の試みとしては、1964年、MITのダニエル・ボブロウ(英語版)が博士課程の研究の一環として開発したプログラムSTUDENT(英語版)がある。ジョン・マッカーシーが人工知能 (artificial intelligence) という呼称を生み出したのは、ボブロウが博士論文 Natural Language Input for a Computer Problem Solving System を書く8年前のことである。ボブロウの論文は、単純な英語で書かれた代数学の文章問題を入力として、それを理解して解くプログラムを示したものである。
翌1965年、同じくMITのジョセフ・ワイゼンバウムがセラピストを装って英語で人間と対話するプログラムELIZAを書いた。ELIZAは単純な構文解析とキーワードの決まり文句への置換で成り立っており、ワイゼンバウムは実世界についての知識データベースをプログラムに持たせるのを避け、豊富な語彙目録を与えるのを避けた。子供だましのプロジェクトとしては驚くほどの人気となり、例えば最近のAsk.comなどで使われていた商用システムの祖先となった。
1969年、スタンフォード大学のロジャー・シャンクが自然言語理解のためのCD理論を提唱。