在当今这个信息爆炸的时代，人们对于快速获取准确信息的需求日益增长。为了满足这一需求，诸如基于n技术（例如深度学习、机器学习等）的智能问答系统得到了广泛应用。这些系统能够以惊人的速度和准确性回答问题，但它们是否能够真正理解用户的问题意图，这一直是一个值得探讨的话题。
首先，我们需要明确什么是“真正理解”。在人类与计算机交互中，“理解”不仅仅是指计算机能够识别并回应语言中的单词或者短语，还包括对上下文、语境以及隐含意义的把握。这意味着一个智能问答系统必须具备某种形式的人类认知能力，以便它能够像人类一样去分析和解释问题。
然而，现有的基于n技术的智能问答系统虽然在处理大量数据方面表现出色，但它们通常缺乏深层次的人类认知能力。它们依赖于复杂算法来预测可能的问题答案，而不是真的去思考或理解问题本身。这就引出了一个问题：我们是否应该期待我们的机器像人一样思考？如果答案是肯定的，那么我们如何才能让这成为现实？
要实现这一点，我们需要更好地融合自然语言处理(NLP)和知识表示之间的关系。在NLP领域，模型可以通过学习大型数据集来识别语言模式并生成相应的响应。而知识表示则涉及到将知识库转化为计算机可处理的一种形式，这样模型就可以从中提取有用的信息进行回答。
尽管如此，即使拥有了高级别的人工智能AI也存在挑战。当一个人提出一个开放式或含糊不清的问题时，对于AI来说很难确定正确答案，因为这些类型的问题往往没有唯一正确答案。此外，当涉及到情感、态度或偏见时，由于缺乏同理心和情感智慧，AI可能无法完全理解人类的情绪状态，从而导致误解或错误反应。
此外，不同文化背景下的交流也是个挑战。即使是使用相同语言，有些表达方式可能会因地区差异而产生不同的含义。如果没有适当地考虑这些差异，就很难保证AI能提供针对特定文化背景所需精确度高且敏感度强的响应。
因此，要提高基于n技术的小型化智能问答系统有效性的关键，是提升其自主决策能力，使其能够更好地捕捉多样性，并学会如何根据不同情况做出调整。在未来，我们还需要继续研究如何让这些系统更加接近人类思维模式，以便他们能更好地服务于我们的需求，而不仅仅是在文字游戏上打败人类。但至少目前看起来，即使最先进的小型化设备也远未达到这种水平，它们仍然局限于预定义规则框架之内执行任务，而非真正解决方案寻找者角色中的创新者。
