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導(dǎo)讀：讓機(jī)器理解人類的機(jī)器語言，或者模仿人類的人和語言是大家對人工智能最初的幻想，所以在早先，聊天廣州同城美女預(yù)約外圍上門外圍女（電話微信156-8194-*7106）提供全套一條龍外圍上門外圍女圖靈測試一度成為評判人工智能的音助標(biāo)準(zhǔn)。對話和翻譯應(yīng)用的手人是人工智能眾多學(xué)科分支里自然語言處理(Nature Language Processing，簡稱NLP)的工智部分，目的機(jī)器是要解決人和機(jī)器之間的溝通問題，是人和人工智能處理的發(fā)端，至今仍面臨很多問題。聊天 贏了柯潔的音助AlphaGo讓很多人看到了AI太過強(qiáng)大的一面，然而我們大多數(shù)人在生活中感受到的手人AI卻是十分“智障”的，不太有人工智能應(yīng)該有的工智樣子。 這種巨大的機(jī)器反差主要是因?yàn)槟軕?yīng)用在生活中的人工智能，還長時(shí)間處于早期階段。人和 比如語音助手。聊天  但對話和翻譯其實(shí)是人工智能最早涉足的領(lǐng)域。 能讓機(jī)器理解人類的語言，或者模仿人類的語言是大家對人工智能最初的幻想，所以在早先，圖靈測試一度成為評判人工智能的標(biāo)準(zhǔn)。 對話和翻譯應(yīng)用的是人工智能眾多學(xué)科分支里自然語言處理(Nature Language Processing，簡稱NLP)的部分，目的是要解決人和機(jī)器之間的溝通問題，是人工智能處理的發(fā)端，至今仍面臨很多問題。 就拿對話系統(tǒng)來說，市面上各個(gè)巨頭都推出自家智能語音助理，但鮮有一款能完全擺脫“智障”的嫌疑。 可以說在這條賽道上，大家跑的廣州同城美女預(yù)約外圍上門外圍女（電話微信156-8194-*7106）提供全套一條龍外圍上門外圍女都不快。但盡管如此還是堅(jiān)持在跑，就連長期困頓在手機(jī)里的Siri，也要推出自己的智能音箱。 “盡管目前形勢不太樂觀，但是一直跑下去，總會見到成效。”6月1日，微軟亞洲研究院副院長周明表示，再堅(jiān)持5-10年自然語言處理就會看到長足發(fā)展。  周明博士認(rèn)為自然語言處理的發(fā)展有三個(gè)階段： 第一層是基礎(chǔ)技術(shù)：分詞、詞性標(biāo)注、語義分析等。 第二層是核心技術(shù)：詞匯、短語、句子、篇章的表示。包括機(jī)器翻譯、提問和回答、信息檢索、信息抽取、聊天和對話、知識工程、語言生成、推薦系統(tǒng)。 第三層是“NLP+”：仿照“人工智能+”或“互聯(lián)網(wǎng)+”的概念，實(shí)際上就是把自然語言處理技術(shù)深入到各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)和垂直領(lǐng)域中。比較有名的是搜索引擎、智能客服、商業(yè)智能和語音助手，還有更多在垂直領(lǐng)域——法律、醫(yī)療、教育等各個(gè)方面的應(yīng)用。 關(guān)于第三層的“NLP+”,市面上大大小小的語音助手有不少，從微軟畢業(yè)的有兩個(gè)：小娜(Cortana)和小冰。雖然都是語音助手，但是兩者還是有些區(qū)別。  小娜通過手機(jī)和智能設(shè)備介入，讓人與電腦進(jìn)行交流：用戶發(fā)布命令，小娜理解并執(zhí)行任務(wù)。同時(shí)，小娜能夠記憶一些用戶性格特點(diǎn)、喜好、習(xí)慣，然后主動給一些貼心提示。 比如，你過去經(jīng)常路過某個(gè)地方買牛奶，在你下次路過的時(shí)候，她就會提醒你，問你要不要買。她從過去的被動到現(xiàn)在的主動，從原來的手機(jī)，到微軟所有的產(chǎn)品，比如Xbox和Windows，都得到了應(yīng)用。 小冰純粹就是閑聊了，沒想幫你解決什么問題，它閑聊的主要目的是希望盡可能的“像人一樣”。  “它是一種新的理念，很多人一開始不理解。人們跟小冰一起的這種閑聊有什么意思?其實(shí)閑聊也是人工智能的一部分，我們?nèi)伺c人見面的時(shí)候，寒喧、問候、甚至瞎扯，天南海北地聊，這個(gè)沒有智能是完成不了的，實(shí)際上除了語言方面的智能，還得有知識智能，必須得懂某一個(gè)領(lǐng)域的知識才能聊起來。所以，小冰是試圖把各個(gè)語言的知識融匯貫通，實(shí)現(xiàn)一個(gè)開放語言自由的聊天過程。” 而小冰最開始是怎么學(xué)習(xí)聊天的？主要是跟網(wǎng)友學(xué)的。 首先將網(wǎng)上的論壇、微博或是網(wǎng)站里出現(xiàn)過的對話句子抽取出來，當(dāng)成訓(xùn)練語料庫。當(dāng)用戶輸入一個(gè)句子時(shí)，系統(tǒng)會從語料庫里找到一個(gè)跟這個(gè)句子最相像的句子，而這個(gè)句子對應(yīng)的答復(fù)就可以直接輸出作為電腦的回復(fù)。雖然看起來簡單粗暴，但確實(shí)奏效。 有的時(shí)候，系統(tǒng)找到的句子可能對應(yīng)了很多回復(fù)，它不知道哪個(gè)回復(fù)最適合當(dāng)前的輸入語句。這時(shí)就會再有一個(gè)匹配的過程，去判斷輸入語句跟語料庫里的回復(fù)在語義上是相關(guān)的或者是一致的。 到目前，小冰已經(jīng)覆蓋了三種語言：中文、日文、英文，累積了上億用戶，平均聊天的回?cái)?shù)23輪，平時(shí)聊天時(shí)長大概是25分鐘左右。 目前取得的自然語言方面的成果，是微軟18年的努力。 微軟在1998年11月5日成立微軟亞洲研究院時(shí)就開創(chuàng)了自然語言處理的研究領(lǐng)域，除了200多篇頂級期刊、學(xué)術(shù)大會的論文，還有大量的NLP人才。 2014年5月，微軟推出小冰，同年7月，推出Cortana。 2016年，微軟首席執(zhí)行官薩提亞在Build大會上提出了一個(gè)概念“對話即平臺”(“Conversation as a Platform” ，他認(rèn)為圖形界面的下一代就是對話，它會對整個(gè)人工智能、計(jì)算機(jī)設(shè)備帶來一場新的革命。 而小冰和小娜就是微軟為這場革命做出的準(zhǔn)備之一。 其實(shí)無論小冰這種閑聊，還是小娜這種注重任務(wù)執(zhí)行的技術(shù)，背后單元處理引擎無外乎就三層技術(shù)。 第一層：通用聊天，需要掌握溝通技巧、通用聊天數(shù)據(jù)、主題聊天數(shù)據(jù)，還要知道用戶畫像，投其所好。 第二層：信息服務(wù)和問答，需要搜索的能力，問答的能力，還需要對常見問題表進(jìn)行收集、整理和搜索，從知識圖表、文檔和圖表中找出相應(yīng)信息，并且回答問題，這些統(tǒng)稱為Info Bot。 第三層：面向特定任務(wù)的對話能力，例如訂咖啡、訂花、買火車票，任務(wù)是固定的，狀態(tài)也是固定的，狀態(tài)轉(zhuǎn)移也是清晰的，就可以用Bot一個(gè)一個(gè)實(shí)現(xiàn)。通過一個(gè)調(diào)度系統(tǒng)，通過用戶的意圖調(diào)用相應(yīng)的Bot 執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)。它用到的技術(shù)就是對用戶意圖的理解，對話的管理，領(lǐng)域知識，對話圖譜等。 除了創(chuàng)造出小娜小冰，微軟還要技術(shù)釋放，讓開發(fā)者能開發(fā)自己的Bot。如果開發(fā)者的機(jī)器不懂自然語言，這時(shí)就可以通過一個(gè)叫Bot Framework的工具來實(shí)現(xiàn)。 任何一個(gè)開發(fā)者只用幾行代碼，就可以通過Bot Framework完成自己所需要的Bot。比如，有人想做一個(gè)送披薩外賣的Bot，可以用Bot Framework填入相應(yīng)的知識、相應(yīng)的數(shù)據(jù)，就可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的Bot。很多沒有開發(fā)能力的小業(yè)主，通過簡單操作，就可以做一個(gè)小Bot吸引來很多客戶。 在這個(gè)開源平臺里有很多關(guān)鍵技術(shù)。微軟有一個(gè)叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的服務(wù)，提供了用戶的意圖理解能力、實(shí)體識別能力、對話的管理能力等等。 比如說這句話“read me the headlines”，識別的結(jié)果就是朗讀，內(nèi)容就是今天的頭條新聞。再比如說“Pause for 5 minutes”，識別的結(jié)果是暫停，暫停多長時(shí)間?有一個(gè)參數(shù)：5分鐘。通過LUIS，可以把意圖和重要的信息抽取出來，讓Bot來讀取。 這些對于人類來說甚至不需要?jiǎng)幽X思考的對話，對于機(jī)器來說是難到了另一個(gè)層次上。 周明博士認(rèn)為人工智能有四個(gè)層次，從下往上依次是：運(yùn)算智能、感知智能、認(rèn)知智能和創(chuàng)造智能。 運(yùn)算智能已經(jīng)達(dá)到很高的水平了，感受一下來自世界頂級圍棋選手對AlphaGo的評價(jià)。 其次是感知智能，主要體現(xiàn)在聽覺、視覺和觸覺方面，也就是我們通常說的語音技術(shù)、圖像技術(shù)。語音技術(shù)用的就多了，比如讓Cortana聽懂你說的話，圖像識別主要應(yīng)用在人臉識別上，喜歡跟隨科技潮流的公司一般會把門禁換成人臉識別。 認(rèn)知智能是我們今天說的重點(diǎn)，主要包括語言、知識和推理。語言的重要性體現(xiàn)在什么地方呢?Cortana不能只是識別出來你在說啥，它需要根據(jù)你說的話做出回應(yīng)，這時(shí)候就需要理解你在說什么。 創(chuàng)造智能就是一種最高級的形態(tài)了，也就是當(dāng)AI擁有想象力的時(shí)候。 在運(yùn)算和語音、圖像識別上，機(jī)器已經(jīng)能達(dá)到很高的準(zhǔn)度，目前的主要缺口在認(rèn)知智能上。過去認(rèn)知智能主要集中在自然語言處理，它簡單理解了句子、篇章，實(shí)現(xiàn)了幫助搜索引擎、仿照系統(tǒng)提供一些基本的功能、提供一些簡單的對話翻譯。 周明博士認(rèn)為語言智能是人工智能皇冠上的明珠，如果語言智能能實(shí)現(xiàn)突破，跟它同屬認(rèn)知智能的知識和推理就會得到長足的發(fā)展，就能推動整個(gè)人工智能體系，有更多的場景可以落地。 對于未來語音智能的發(fā)展，周明博士認(rèn)為有幾個(gè)方向： 第一，隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算這三大要素推動，口語機(jī)器翻譯會完全普及。 第二，自然語言的會話、聊天、問答、對話達(dá)到實(shí)用程度。 第三，智能客服加上人工客服完美的結(jié)合，一定會大大提高客服的效率。 第四，自動寫對聯(lián)、寫詩、寫新聞稿和歌曲等等， 第五，在會話方面，語音助手、物聯(lián)網(wǎng)、智能硬件、智能家居等等，凡是用到人機(jī)交互的，基本上都可以得到應(yīng)用。 最后，在很多場景下，比如說法律、醫(yī)療診斷、醫(yī)療咨詢、法律顧問、投融資等等，這些方面自然語言會得到廣泛的應(yīng)用。 當(dāng)然，現(xiàn)在的自然語言現(xiàn)在也面臨許多困境。最關(guān)鍵的一點(diǎn)是如何通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)充分利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)。現(xiàn)在都依賴于帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)，沒有帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)沒有辦法利用。但是很多場景下，標(biāo)注數(shù)據(jù)不夠，找人工標(biāo)注代價(jià)又極大。 那么如何用這些沒有標(biāo)注的數(shù)據(jù)?這就要通過一個(gè)所謂無監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程，或者半監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程增強(qiáng)整體的學(xué)習(xí)過程。 再給NLP一些時(shí)間，語音助手也許就能說服你它其實(shí)是人工智能了。 |