ChatGPT是一个重视智能交互的AI NLP模型，它通过深度学习的方式，不断地从海量数据中吸收知识，为人们提供更加完善和人性化的交互服务。但是在实际应用进程中，虽然ChatGPT已做到了与人类对话的高度仿真，但在一些特定的场景下，它仍然会出现没法回答的情况。那末，为何ChatGPT会回答不上来，又该怎么解决这个问题呢？本文就将对这些问题进行逐一论述和分析。

我们需要清楚地知道，ChatGPT的本质就是一个基于模式学习的深度学习模型，而这类学习方式，本身就存在一个“学习不充分”的问题。也就是说，即便ChatGPT已经过了充分的训练和测试，但对一些特殊的问题或场景，它仍有可能没法做出准确的回答。比如，当用户输入的问题或语句包含着一些模糊或歧义的含义，或触及到一些ChatGPT还没有掌握的知识领域时，就会出现没法回答的情况。

我们还需要关注到语境的问题。ChatGPT在学习语言时，常常只是针对单个句子进行训练和调剂，而对同一个单词或短语在区别的语境下所代表的含义，多是区别的。这就会致使当用户输入一个含义不具体的问题时，ChatGPT没法进行精确的理解和回答。举个例子，当用户输入“我想要一张卡片”，它就不清楚这张卡片是指信用卡、门票卡或者生日卡等等。

那末针对这些问题，我们该怎么解决呢？

应当把重点放在提高ChatGPT的学习能力和判断能力。我们可以通过增加更多的训练数据，即增量学习来让ChatGPT更加适应于特定领域的知识，也能够通过引入其他的人工智能算法和技术，比如知识图谱、自然语言推理等等，来提高其智能交互的质量。

我们还可以采取一些技术手段来优化ChatGPT的语境理解能力。比如，对一些含义不明确的单词或短语，我们可以设置一些类似于“歧义消解”的规则，在语境范畴内对其进行更精确的解释和理解。另外还可以通过循环神经网络技术等方式，来增强ChatGPT对上下文的理解能力，从而更好的理解用户的真实意图。

要让ChatGPT变得更加智能和智慧，我们需要在技术、数据和运营相关方面进行不断的探索和优化，以此来提高其智能交互的质量和用户体验。虽然还会遇到一些没法回答的情况，但此时我们可以通过异常处理、回滚机制等方式，来保护和确保系统的正常运行。