これが故障です：
* 人間の理解： 私たち人間は言語、画像、その他のコミュニケーションを使用して、複雑なアイデアや感情を表現しています。私たちの理解は、私たちの経験、知識、文化的文脈に基づいています。
* コンピューターの理解： コンピューターは、アルゴリズムとデータに依存して情報を処理します。彼らは、人間と同じ意味を把握していません。彼らは主に、基礎となる概念を理解することなく、主に生データ（テキストの画像のピクセルやテキストの単語など）を扱います。
セマンティックギャップはさまざまな方法で現れます：
* 自然言語処理（NLP）： コンピューターは文の単語を理解するかもしれませんが、人間が簡単に拾う皮肉、皮肉、または比ur的な言葉を見逃します。
* コンピュータービジョン： コンピューターは、形状と色に基づいて画像内のオブジェクトを識別できますが、シーンのコンテキストやオブジェクト間の関係を理解するのに苦労します。
* 情報検索： オンラインで「犬」を検索すると、動物について結果が得られる可能性がありますが、「犬」という言葉についての文書を俗語として見逃す可能性があります。
ギャップの橋渡し：
研究者は、次のことによって常にセマンティックギャップを埋めるために取り組んでいます。
* より洗練されたアルゴリズムの開発： 機械学習と深い学習を使用して、人間標識データの大規模なデータセットでコンピューターをトレーニングします。
* データ表現の改善： 埋め込みなどのテクニックを使用して、単語や概念をより意味のある方法で表現します。
* 知識グラフの統合： コンピューターがデータのコンテキストを理解できるように、概念と関係に関する構造化された情報を保存します。
セマンティックギャップは、人工知能の基本的な課題です。克服することは、人間の理解に近い方法で世界を理解し、相互作用できる真にインテリジェントなシステムを作成するために重要です。