機(jī)器人：對(duì)不起，我不知道您在說(shuō)什么。

用戶：Siri，幫我叫救護(hù)車。

Siri：好的，從現(xiàn)在開始我會(huì)叫你“救護(hù)車”。

根據(jù)人們的設(shè)想，我們只要說(shuō)一句話，人工智能機(jī)器人就應(yīng)該可以準(zhǔn)確、完美的完成我們下達(dá)的指令。但事實(shí)總是差強(qiáng)人意，面對(duì)人類語(yǔ)言的復(fù)雜性，人工智能的“自然語(yǔ)言理解”還有很長(zhǎng)的一段路要走。

“自然語(yǔ)言理解”的勢(shì)頭正強(qiáng)

在人類的生活中，“語(yǔ)言”是一個(gè)必備硬件，而在智能時(shí)代，“語(yǔ)言”也有著等同的重量。

哪些人在攻克“自然語(yǔ)言理解”？

蘋果收購(gòu)Siri、Novauris等，組建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的語(yǔ)音識(shí)別團(tuán)隊(duì)，打造聊天機(jī)器人Siri等產(chǎn)品；

Google收購(gòu)多項(xiàng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)專利、SayNow 、Phonetic Arts等，推出智能家居Google Home，以及云自然語(yǔ)言API，近期宣布將打造聊天機(jī)器人Daniell；

Facebook收購(gòu)Wit.ai和Mobile Technologies等，以提高自身整體對(duì)自然語(yǔ)言的理解能力，推出聊天機(jī)器人Facebook Messenger；

Amazon收購(gòu)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)Yap、Evi、Ivona等，打造聊天機(jī)器人Alexa以及智能家居產(chǎn)品Echo；

英特爾收購(gòu)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)公司Indisys，于近期推出IFTTT式自然語(yǔ)言處理Web應(yīng)用程序；

IBM將自然語(yǔ)言理解運(yùn)用于超級(jí)計(jì)算機(jī)Watson，并在實(shí)際中解決了多個(gè)領(lǐng)域的眾多疑難雜問(wèn)；

加拿大人工智能初創(chuàng)公司Maluuba，推出一款基于自然語(yǔ)言理解的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

并不只是國(guó)外的科技公司，國(guó)內(nèi)也有那么幾家公司在專注于自然語(yǔ)言理解。比如：立志做客服界微軟小冰的客服公司智齒科技，其人工智能客服為樂(lè)視節(jié)省了60%以上的客服成本，可以回答98%的問(wèn)題。

在這些公司中，做的最為出色地應(yīng)該是加拿大人工智能初創(chuàng)公司Maluuba，他們的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)EpiReader可以閱讀文章，其中就有近期大熱的《權(quán)力的游戲》，而在之后的提問(wèn)中，EpiReader也正確的回答了測(cè)試人員的問(wèn)題。

此外，據(jù)介紹，EpiReader使用了2層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，類似于人類大腦神經(jīng)元。第一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能讓系統(tǒng)基于對(duì)于段落的理解挑選可能存在的答案，第二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來(lái)評(píng)估第一層給出的答案，并最終給出一個(gè)正確的回答，在這場(chǎng)測(cè)試中，EpiReader分別得到了74%和67.4%的準(zhǔn)確率，按照國(guó)內(nèi)有關(guān)專家的說(shuō)法，這成績(jī)超越了谷歌的DeepMind，F(xiàn)acebook 和IBM沃森在今年3月份公布的結(jié)果。

哪些領(lǐng)域用到“自然語(yǔ)言理解”？

首先就是最近大熱的聊天機(jī)器人。比如蘋果的Siri，至今為止，Siri已經(jīng)不知道被多少人調(diào)戲過(guò)了，話就不多說(shuō)了，直接上圖，你就能看到作為一個(gè)聊天機(jī)器人，Siri到底有多傲嬌。

其次就是語(yǔ)音識(shí)別。作為一項(xiàng)人工智能，語(yǔ)音識(shí)別也有著自己的市場(chǎng)。但是說(shuō)到語(yǔ)音識(shí)別的原理，其在依靠著自然語(yǔ)言理解的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)之上，才能正確理解人們所說(shuō)的話，并給出正確的回應(yīng)。

最后就是云服務(wù)。眾所周知，云服務(wù)對(duì)于先進(jìn)的各家企業(yè)來(lái)說(shuō)，都是一個(gè)很好的資源，他們可以在上面對(duì)自家的數(shù)據(jù)、產(chǎn)品進(jìn)行分析、測(cè)試。在其中，功能最齊全的應(yīng)該是谷歌的云服務(wù)，其中就有自然語(yǔ)言API，擁有情感分析、實(shí)體識(shí)別以及語(yǔ)義分析三大功能，可以幫助人工智能研究團(tuán)隊(duì)完善自己的產(chǎn)品。

“自然語(yǔ)言理解”還欠缺點(diǎn)啥？

在目前來(lái)說(shuō)，Maluuba的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)EpiReader應(yīng)該可以說(shuō)是至今性能最好的了，但這真的就夠了嗎？是不是還缺了那么一點(diǎn)？

自然語(yǔ)言的理解還有待繼續(xù)加強(qiáng)。的確，在填空測(cè)試中，EpiReader的成績(jī)完全壓了Google等公司一頭，也能夠在讀書之后正確回答問(wèn)題，但要知道，小說(shuō)的語(yǔ)言一般都是“官方語(yǔ)言”，并且邏輯性也相對(duì)較強(qiáng)的，而使用英語(yǔ)的人也多有著自己的“方言”用語(yǔ)，要想讓人工智能更好地理解自然語(yǔ)言，它還需要一本“方言詞典”。

此外，口頭表達(dá)給自然語(yǔ)言理解增加了一個(gè)難度。在交流上，人們更傾向于口頭表達(dá)，并且擁有自己的說(shuō)話方式、習(xí)慣，而且也不會(huì)如文字表達(dá)那樣更具有邏輯，這就要求自然語(yǔ)言理解能夠準(zhǔn)確識(shí)別出話語(yǔ)中的重點(diǎn)部分，千萬(wàn)不能出現(xiàn)Facebook聊天機(jī)器人那樣的錯(cuò)誤，在用戶提出看科技新聞的要求時(shí)，反饋卻是一條澳洲樹袋熊的新聞，要是人與機(jī)器人面對(duì)面的話，這場(chǎng)面實(shí)在太尷尬！

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