改进n元机最简单的招数之一，就是让它们使用更长的句子。但说来容易做起来难。假设某种语言仅有一万个单词。为了把所有潜在的三元短语一网打尽，单词机得学习一万的三次方即万亿种组合。而要把每一个六词组合都收罗进来（其实，对这种任务来说六个单词仍然不够长），则得存储1024种组合，相当于十万亿EB的信息（一EB为十亿GB）。想想看，截至2009年，全球所有数字信息据估计也不过500EB而已。

    不过，即使有了巨量的词义标注语料库作靠山，聪明的“机器人学生”仍然还得学一些实用的功夫，说起话来才比较靠谱。以色列希伯来大学的哲学家耶霍舒亚•巴尔－希勒尔（Yehoshua Bar-Hillel）在1960年的一篇经典论文中指出，单靠上下文，永远也无法解释为什么人人皆知“the box was in the pen”（箱子放在栅栏里）中的“pen” 必定是指一块围起来的场地而非钢笔。人们作出这样的推断，并非根据上下文，而是根据他们的常识——箱子不可能塞进钢笔里。

    为了让机器人在填补数据空白的同时，也在现实的江湖里多磨练磨练，近来若干个依托网络的项目尝试求助于广大网友的力量。美国卡内基•梅隆大学以安东尼•托马西克（Anthony Tomasic）为首的一批计算机科学家将推出一个名为Jinx的网上游戏。游戏中，系统将向两位玩家显示包含在一个句子中的某个单词（例如“John cashed a check at the BANK” 中的“BANK”），并要求玩家尽快输入相关词汇。如果两个玩家输入同样的词，则可赢得点数。研究人员可以利用他们的判断来标注多义词的意义（尤其当玩家意见一致时），从而打造一个比SemCor更大的语料库。

    我自己做的网站“代词侦探”（Pronoun Sleuth ，网址gameswithwords.org/PronounSleuth）则是让自愿参加的网友看一些包含代词的句子，并判断其中代词是指哪位（例如 “Sally went to the store with Mary. She bought ice cream.”（萨丽同玛丽一起去商店。她买了冰淇淋）。对于某些句子，参与者的判断相当一致，但对于另外一些句子，意见则不那么统一。

    我们发现，要把一类句子同另一类句子区分开来，需要30～40位网友的意见。最终有500多位参与者对几个句子作出了判断。不久前，我和斯内德克递交的一份论文，收集了针对一千个句子的数据——机器人要想理顺代词用法的微妙差别，一千个句子仍嫌太少，但这已经是现有的针对这类句子的最大数据库了。

    2008年，英国埃塞克斯大学的计算机科学家创建了“短语侦探” （anawiki.essex.ac.uk/phrasedetectives），采取了一个较为传统的思路。“短语侦探”会向参与者出示一本书或一篇文章中的一段，当参与者遇到一个代词时，便须找出它指代的是哪个词。“短语侦探”也会询问参与者对其他指代性短语的判断。例如，实验人员想知道参与者是否会认出“Jane Austen wrote Pride and Prejudice. The book was very popular”（简•奥斯汀写了《傲慢与偏见》。该书非常受欢迎）这段话中，“the book”是指“Pride and Prejudice”。迄今，“短语侦探”的参与者们已经完成了对317份文档的判断。把这类项目所产生的数据综合起来，我们就能建立并检验相关理论，并在理论的指引下，最终打造出会使用代词的机器人。

    不过，什么时候能实现这个目标仍是一个有争议的问题，而且我们的预期也可能同以往一样完全不靠谱。虽然谷歌公司机器翻译团队的老大弗朗兹• 约瑟夫•奥克（Franz Joseph Och）对前路上的障碍心知肚明，但他不久前在接受《洛杉矶时报》采访时仍宣称，具有《星际旅行》中万能翻译机那种神奇功力（即讲即翻式的同步传译）的语音机器人有可能在“不太遥远的未来”诞生。不过，打造会说话的机器人的前提是深刻领悟语言的奥秘，而事实可能会证明，语言之难于捉摸，绝不逊于《星际旅行》中其他任何神奇的东西。