下面选项属于对人类简单却让计算机非常困难的有（）。

下面选项属于对人类简单却让计算机非常困难的有（）。
A.复杂的棋类对弈
B.大规模导航路线的快速选择
C.人脸识别
D.自然语言理解
正确答案：CD
答案解析：
人脸识别：
对人类而言，人脸识别看似简单，我们可以轻松识别出熟悉的人的面容，即使在光线变化、角度不同、面部有轻微遮挡等情况下，也能快速准确地辨认。这得益于人类视觉系统和大脑长期进化形成的强大模式识别能力。
对计算机来说，实现高精度的人脸识别具有挑战性。虽然近年来取得了很大进展，但计算机需要处理复杂的图像信息，包括不同光照条件、姿态变化、表情差异等因素对人脸特征的影响。要准确提取和比对人脸特征，需要复杂的算法和大量的数据训练。例如，当一个人留了新发型或者戴了眼镜，计算机要准确识别就需要克服这些干扰因素，处理起来比人类要困难得多。
自然语言理解：
人类能毫不费力地理解和处理自然语言，这是基于我们的语言学习能力、生活经验、上下文理解能力以及文化背景知识等。比如我们听到日常对话，能迅速理解其含义，即使存在语法错误、模糊表述或隐喻等情况。
对于计算机，自然语言具有高度的灵活性、歧义性和上下文依赖性。计算机需要处理词汇的多义性、语法结构的复杂性以及理解文本背后的语义和语用信息。例如，“他走了一个小时了”这句话，可能表示他离开这个地方一个小时，也可能表示他步行了一个小时，计算机要准确理解就需要综合各种信息进行判断，这对计算机来说是非常困难的任务。
复杂的棋类对弈：虽然棋类对弈规则复杂，但计算机可以凭借强大的计算能力，通过搜索算法和博弈策略（如alpha-beta剪枝算法、蒙特卡洛树搜索等），在短时间内分析大量的局面和走法，从而战胜人类棋手。例如，谷歌的AlphaGo在围棋对弈中击败顶尖人类棋手，说明在复杂棋类对弈方面，计算机相对人类具有优势，并非是计算机困难的任务。
大规模导航路线的快速选择：计算机借助地理信息系统（GIS）技术、全球定位系统（GPS）以及高效的路径规划算法（如Dijkstra算法、A*算法等），能够快速处理大规模的地图数据，为用户提供最优或次优的导航路线。相比之下，人类在处理大规模地理信息并快速规划最优路线方面，能力远不如计算机。所以这也不是计算机面临的困难任务。