有时候，AI可能无法理解我们利用的某个词语或句子构造，因此我们可以考试测验用不同的办法表达相同的意思。
例如，如果我们问：“什么是机器学习？”而AI没有理解“机器学习”这个关键词，我们可以考试测验问：“机器学习是什么？”或者“请阐明一下什么是机器学习？”通过改变提问办法，我们有可能让AI更好地理解我们的意图。
其次，我们可以利用更详细的关键词。
有时候，一个广泛的术语可能对AI来说太模糊了，因此我们可以将其详细化。
例如，如果我们在讯问关于“机器学习”的信息，可以考试测验利用“深度学习”或“神经网络”等更详细的术语。这样，AI就更随意马虎理解我们的问题，并供应干系的答案。
此外，供应背景信息也是一个有效的方法。
在提问时，我们可以供应一些关于所讯问主题的背景信息，以帮助AI更好地理解我们的问题。
例如，如果我们想理解某个特定领域的专家对机器学习的意见，我们可以说：“我在阅读一篇关于人工智能的文章时碰着了‘机器学习’这个词。叨教它是什么意思？”通过供应背景信息，我们可以帮助AI更好地理解我们的问题。
限定问题范围也是一个有用的策略。
当我们提出一个涉及多个领域或主题的问题时，AI可能会感到困惑。因此，我们可以考试测验将问题的范围缩小到一个特定领域或主题。
例如，如果我们想知道关于机器学习在金融领域的运用的信息，我们可以问：“机器学习在金融领域有哪些运用？”这样可以帮助AI更随意马虎地理解我们的问题并供应干系的答案。
检讨拼写和语法也是非常主要的。
确保我们的问题拼写和语法精确可以帮助AI准确地理解我们的意思。
例如，如果我们想问：“什么是神经网络？”但欠妥心写成了“什么神经网络？”那么AI可能无法理解我们的问题。因此，在提交问题之前，我们该当仔细检讨拼写和语法缺点。
末了，逐步提问是一个有效的方法。
当我们面临一个繁芜的问题时，可以将其分解成几个大略的问题逐个向AI提问。这样可以帮助AI更好地理解我们的问题并供应干系的答案。
例如，如果我们想知道如何利用Python编写一个神经网络模型的代码，我们可以先问：“如何利用Python编写一个神经网络模型？”然后再问：“如何演习这个模型？”逐步提问可以帮助我们更好地理解繁芜问题的各个方面。
总之，当AI没有理解关键词意思时，我们可以采纳多种方法来帮助它更好地理解我们的问题。通过重新表述问题、利用更详细的关键词、供应背景信息、限定问题范围、检讨拼写和语法以及逐步提问等方法，我们可以提高与AI交互的效果并得到更准确的答案。同时，我们也可以向AI的开拓者或掩护者反馈这个问题以便他们在未来改进AI的性能。