例如：
1.移動支付，有了面容，卻還要輸入手機號碼
2.聊天對話，只是有回應功能、但不能深入人心、源於只保證了回應、也會根據文字相似性、語義相似性，再在固定的模板上進行巢狀轉換
這兩種都是不足的
源於單靠面容不足以確認某件事，因為資訊量不夠，如果資訊量夠的話，假如通過使用者面容、使用者手機唯一id、使用者位置、使用者行為習慣、使用者發聲等多種維度，去確定乙個人身份，然後異常去懷疑乙個人身份。 進行給與使用者是否需要進行確認身份的重重判斷條件來做使用者許可權。
然後通過使用者的行為習慣、去確認使用者的意思，最終效果我們人一旦使用上了人工智慧，將只需要做一件事，確認身份後，一切都是示意
所以，身份識別只是資訊確認的過程，多重資訊確認，讓識別不可能的概率不斷減小，達到不可能不是這個人的確認，通過重重考驗，舍他其誰(1)相對於簡單的資訊身份確認，判斷可能性。在海量的文字裡，提取關鍵資訊難度更高,源於文字資訊包含的資訊更加廣泛
提取關鍵資訊為什麼難，因為他要確認這個文字的多種意思，更複雜的文化和思想、涉及上下文、涉及使用者的行為習慣、生活隱私、等多種資訊。 因為文字是使用者複雜表達想法的體現。
(2)一句話，在不同的時間、地點、人物等多種環境下，意思是不同的，文字是人結合身處的所有情況+自身目的的體現。
所以，文字識別，對於使用者本人要具備人的更多資訊及分析及觸發表現才識別更準確
(3)縱使掌握了整個人的資訊，那麼機器也需要有自身的知識儲備才行，單純的依賴使用者的行為特徵，就能理解使用者要做什麼，那麼多種可能 如果是n種因素相乘，然後每種因素卻只有十幾條資料，根本不夠訓練出意思的完全性理解，更別提表達了。
所以，文字識別，可以考慮建立自身的資訊庫，自身的資訊儲備，讓機器懂什麼是顏色、什麼是味道，鐵製品和鋁製品的區別，一件東西貴不貴，喜歡或厭惡是什麼樣子
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