為理解自然語言，唯有慢慢的填坑。

上周，以先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)見長的聊天機(jī)器人初創(chuàng)公司Talla推出了一款HR機(jī)器人。而就在近日，其首席執(zhí)行官ROB MAY在某科技網(wǎng)站撰文，指出了一些聊天機(jī)器人在自然語言處理上面臨的問題，并表示，雖然自然語言處理技術(shù)能夠改善用戶體驗，但依舊面臨著各種技術(shù)挑戰(zhàn)。

以下是正文：

目前諸如Slack以及HipChat等聊天機(jī)器人的應(yīng)用逐步增多，企業(yè)都在使用聊天機(jī)器人發(fā)揮更多功能。不少應(yīng)用程序開發(fā)商都在試圖搶占這個新的風(fēng)口，特別是不斷加強(qiáng)對自然語言處理技術(shù)的研究，從而寄希望于通過該技術(shù)提升用戶體驗。

對于自然語言處理技術(shù)，我們已經(jīng)投入很多精力來改進(jìn)、來提升相關(guān)的用戶體驗。自然語言處理技術(shù)是一個新興的研究領(lǐng)域，盡管我們擁有一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)研究團(tuán)隊，但對于該技術(shù)的研發(fā)還處于初始階段。目前來看，自然語言處理技術(shù)依舊不夠成熟，也不夠完善，相關(guān)的工程實例根本談不上良好的用戶體驗。

不久前，我們推出了具備自然語言處理功能的聊天機(jī)器人Task Assistant，超過700家公司使用了該產(chǎn)品，產(chǎn)生了不少相關(guān)教訓(xùn)：

1、人類語言極為不同

即便是關(guān)于簡單任務(wù)，人類與聊天機(jī)器人之間的交互也各有不同。在用戶語言中，充斥著各式各樣的夸張、隱喻、文字拼寫錯誤以及俚語，這些語言組織方式的存在使得聊天機(jī)器人需要大量的訓(xùn)練。

Facebook語言技術(shù)開發(fā)團(tuán)隊工程總監(jiān)艾倫·帕克（Alan Packer）曾就如何構(gòu)建機(jī)器翻譯技術(shù)進(jìn)行過深入探討。雖然工作語言并不像用戶的日常用語一樣多樣化，我們可以通過所提供聊天機(jī)器人的類型對不同工作進(jìn)行區(qū)分，從而對機(jī)器所能理解的語言加以限制。雖然自然語言處理技術(shù)仍非易事，但是通過針對不同工作用戶進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，能夠有效減少機(jī)器理解歧義引發(fā)的相關(guān)問題。

2、聊天機(jī)器人不能將所有不理解轉(zhuǎn)嫁給背后的人類客服

很多聊天機(jī)器人的背后都有人類干預(yù)，當(dāng)機(jī)器無法理解用戶語言時，它們將相關(guān)問題轉(zhuǎn)給人類處理。這種處理問題的想法是通過這種方式訓(xùn)練聊天機(jī)器人，直至其存儲了足夠多的數(shù)據(jù)以應(yīng)對各種問題。但當(dāng)用戶期望獲得更好的用戶體驗，并期望機(jī)器能夠完全理解其意思時，這并不是一個可持續(xù)性的解決方法。因為當(dāng)用戶提出一個獨(dú)一無二的問題時，機(jī)器無法進(jìn)行擴(kuò)展。據(jù)統(tǒng)計，目前15%的谷歌搜索都是獨(dú)一無二的，這意味著每天都有上億次的獨(dú)特查詢。對于聊天機(jī)器人來說，要回答所有的人類問題時相當(dāng)困難的，因此單單依靠背后的人類客服并不是長久之計。

第一點(diǎn)已經(jīng)不用多說了，畢竟在這一點(diǎn)上，多數(shù)人都已有了自己的認(rèn)識，而關(guān)鍵的第二點(diǎn)卻一針見血的說出了當(dāng)前的一個盲點(diǎn)所在。的確，按照當(dāng)前的方法，聊天機(jī)器人也只是一個會模仿的提線木偶而已，并不能真正的理解自然語言，而這樣就代表著一切努力終將是白費(fèi)力氣。

不過，在當(dāng)前針對自然理解語言面臨的問題上，ROB還能夠提出這與眾不同的一點(diǎn)，如此新穎奇特，也難怪他的公司在機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理上能達(dá)到如此成就。

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