DeepSeek思考最久的问题是‌如何让AI更接近人类思维‌，核心聚焦于‌理解复杂语义、模拟情感决策、突破逻辑推理局限‌三大方向。这一探索不仅关乎技术突破，更涉及对人类认知本质的反思。

1. ‌语义理解的深度挑战‌
   传统AI依赖关键词匹配，而DeepSeek试图解析语言背后的隐喻、文化背景和隐含逻辑。例如，理解"雨后春笋"既需要知道植物生长规律，还需关联"快速涌现"的抽象概念，这种多维度关联正是难点。

2. ‌情感与决策的悖论‌
   人类决策常受情绪影响，但AI的理性框架难以模拟这种非理性过程。DeepSeek通过分析海量对话数据构建"情感权重模型"，尝试在医疗咨询等场景中平衡逻辑严谨性与共情表达。

3. ‌逻辑之外的创造力‌
   突破规则限制是另一关键。当人类面对"如何用冰箱抓蝴蝶"这类非常规问题时，会自发重组知识（如冰箱冷气减缓蝴蝶飞行）。DeepSeek通过对抗生成网络(GAN)模拟这种跳跃性思维，但仍有明显机械痕迹。

当前进展显示，AI在特定领域已能模仿人类思维片段，但‌跨场景的连贯思考‌仍是未解难题。未来可能需要融合神经科学发现与算法创新，这条路或许比预期更漫长。