随着人工智能技术的发展，人们越来越关注AI的研究是否应该扩展到对人类语言的理解。一篇新的研究表明，尽管目前AI在自然语言处理方面取得了显著进步，但将文本作为输入数据进行训练仍是一项挑战。

该研究团队提出了一种新的方法，旨在利用AI来更好地理解文本。他们使用了一种名为“基于语义的机器翻译”的技术，通过分析文本中的词语关系、上下文信息以及情感色彩等元素，帮助模型更准确地预测文本的含义。这种技术可以应用于各种应用领域，如机器翻译、问答系统、文本分类等。

研究人员还发现，虽然AI可以通过深度学习等技术自动提取文本中的关键信息，但由于缺乏足够的背景知识，其理解能力仍然有限。他们建议未来的研究应更加注重培养AI的理解力，而不是简单地依赖于技术实现。

这篇研究显示了AI在理解和处理文本方面取得的进步，同时也提出了需要进一步改进的问题。未来的AI研究应该更多地关注如何提高AI的理解能力和解释性，以便更好地服务于人类社会的需求。