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未來十年，人工智慧系統可以從乙個良性迴圈中受益 ：我們需要依靠知識，才能很好地理解語言。反過來，我們需要的知識也蘊藏在語言中，分散在世界各地的書本和網頁上。
如果計算機能利用好這個知識語言迴圈，那麼它的語言理解能力就能大幅提公升。
克里斯多福·曼寧(christopher d. manning)，史丹福大學電腦科學和語言學教授
近年來，電腦和手機應用軟體在人際溝通中已經變得不可或缺：微博、微信、臉書（facebook）、skype，以及很多其他軟體。這是乙個巨大的轉變，但在這一潮流中電腦主要充當聯網裝置，用於在人與人之間傳送資訊。
很快，我們與電腦的對話將會更進一步，我們將使用電腦進行跨語言交流，不管是獲取資訊，還是休閒娛樂。而電腦則將像人類一樣，通過閱讀和聆聽來學習新的話題。
推進這些進步的技術就是「自然語言處理」（natural language processing，簡稱nlp）。nlp通過使用計算技術，來達到學習、理解，以及生**類語言的目的。隨著電腦計算能力增強和人類語言**資料的增多，nlp得以飛速發展。
我們將不必再耗費時間點選按鈕或試圖從下拉列表中做出選擇——這些操作在手機這樣的小型裝置上往往十分不便——未來十年裡，我們在與電腦互動時，會越來越多地採用人類自然而強大的溝通方式：語言。
對話**
過去四年中，計算機語音識別的精確度經歷了乙個轉折點。如果你最近沒有試過語音識別，現在就拿出手機試一下吧！儘管語音識別技術在穩步提高，但長期以來這項技術仍不足以激發普通使用者的興趣。
如今，一般的手機都能正常識別出人們說出的詞語了，而且人們為了方便，也在越來越多地使用語音互動。這一巨大進步主要源於一項叫做「深度學習」(deep learning)的技術。深度學習指的是大型、多層次人造神經網路的運用，這些人造神經網路可以經過自動訓練，學到有用的特徵表達。
首先，人們開發出了深度學習聲學模型（deep learning acoustic models），它更善於解碼人類語音，它學會的模式識別(pattern recognition)中的聲學模型，比以往機制中的人為設計的模型更為靈活。在此基礎上，包括谷歌(google)和百度在內的多家公司，都已經開始向完全基於深度學習的語音識別系統發展。
然而，單詞識別的成功並不意味著電腦現在就能理解人們在說什麼了。我們現在能向手機虛擬助手順利地提一些簡單的問題，例如：「**能看到最新上映的《星球大戰》電影？
」但是如果你的問題需要更多地依賴上下文關係來理解，例如：「我今晚的航班因為天氣原因取消了嗎？」那麼電腦的語言理解能力可能仍有欠缺。
準確的語言理解需要計算機具備人類的知識。例如，試比較下面這兩句話，出自計算機科學家歐內斯特·戴維斯(ernest d**is)：
i used an old rag to clean the knife, and then i put it in the top drawer.
我用一塊舊抹布把小刀擦乾淨，然後我把它放在了最上層的抽屜裡。
i used an old rag to clean the knife, and then i put it in the trash.
我用一塊舊抹布把小刀擦乾淨，然後我把它放進了垃圾桶裡。
「它」(it)無疑既可以指小刀又可以指抹布。我們動用自己對理性人類行為的理解，來判斷「它」在這兩個句子中的所指。nlp研究人員正在研究如何更多地利用語言的含義（語義學），以及它在上下文中是如何被解讀的（語用學），來解決共同指代(coreference)的問題——例如上述的「它」指什麼——以及解讀句子的其他問題。
舉例來說，如果有人說「****」(stock markets shuddered)，它的意思是股價大幅**，而不是物理性的顫抖。
人類語言的使用遠遠超出了陳述事實和提出問題的範疇。語言的使用很大程度上是社交性的：我們用語言來分享情感、消磨時光，以及與其他人聯絡。
nlp研究工作最近要解決的就是語言在這種社交層面上的問題。現代計算機的文字轉語音系統，比過去所用的機械人式語音改進了很多，因為它能表現出一些語調了。微軟亞洲研究院(microsoft research asia)在「小冰」(xiaoice)聊天機械人的研發上取得了很大成功，原因就在於它可以持續進行口語對話。
當被問到關於乙個南韓明星的問題時，小冰以非常喜人的方式回應道：「你看到她上週演唱會的**了嗎？簡直太棒了 \(@v@)/」。
小冰是基於文字的對話**的乙個例子。儘管語音在某些場合的確很方便，但在辦公室或在公共運輸設施等場合裡，文字訊息就更方便。對於使用文字而非app來建立對話式的互動介面而言，微信已經走在了世界前沿。
隨著此類系統的改進，很多人可能會選擇基於文字的對話來完成交易，而不是在一百個不同的手機app當中反覆翻找。
機器翻譯
在過去30年裡，技術進步不利於小語種，而是促成了英語統治地位的不斷鞏固。不過，未來30年，技術將消除語言壁壘，讓中等規模的語種和大語種的使用者，更輕鬆地與世界各地的人交流。機器翻譯的研究始於上個世紀五十年代末，是計算機最早的非數字應用之一。
不過，早期的系統只能理解很少幾條簡單的語法規則，並在詞典裡查詢單詞單一的解釋。人類語言可比這個複雜地多。根據上下文，乙個中文詞比如「上場」，可能需要翻譯成英文的「went on stage」、「took the field」，甚至「entered」。
新千年的到來也為我們帶來了包括多語言對照文字的大量線上文字，也出現了更強大的計算能力以及建立統計學機器翻譯系統的新設想。
短短幾年，這些想法已經在幾家大型網際網路公司轉化成了現實，發展成為了谷歌翻譯(google translate)和必應翻譯(bing translate)等服務。通過以小短語為單位進行翻譯，這些服務的質量得到了很大提公升，能支援幾十種語言之間免費和實時的互譯。不過目前提供的翻譯的準確程度，還只能讓使用者明白大概的意思。
但語言技術一直在飛速進步。過去兩年，基於深度學習的序列模型的使用，讓一種很有前景的機器翻譯新方法得到了發展。這些模型將詞語和句子的意思，體現為用實數構成的語義向量之後再被翻譯成不同語言對應的詞。
2023年12月，在越南舉行的口語翻譯大會上發布的成果表明，運用我在史丹福大學的團隊提出的這些構想的系統，錯誤率比第二名至少低25%。
機器閱讀
在人工智慧問世的頭幾十年，研究人員就已經知道，通往智慧型計算機的道路就是讓計算機能夠獲取大量知識。因此他們開始嘗試手工搭建結構化的大型知識庫。這一嘗試沒有成功：
知識庫在結構上太過死板，當時的計算能力還不足以有效地理解建立好的知識庫，而且在當時，想建立足夠全面的知識庫也是不可能的。
今天，我們已經成功地建起了規模巨大的知識庫，維基百科(wikipedia)就是乙個很好的例子，而且網上還有規模龐大的科學文獻。但這些知識都是用人類語言編碼的。研發機器閱讀的動機就源於這裡。
乙個初步的目標是提取基本事實，比如兩個實體之間的關係：配偶（碧昂斯，jay z）。在很多專業領域，類似這樣的關係體系已經建立完成了。
例如，有若干家公司在嘗試建立從簡歷中提取資訊的系統。同樣的技術已被用來生成科學資訊資料庫，如基於文字報告的藥品***資料。除了簡單明瞭的事實，如何提取觀點和態度更有意思。
於是，乙個以情感分析和社交**監測為核心的行業應運而生，利用計算機系統挖掘人們對特定企業、產品和人的想法。
目前的工作目標是盡量拓展語言理解的範圍，向真正的機器閱讀靠攏。這一目標實現後，計算機系統就可以圍繞基於某個文字描述的乙個主題，進行學習。例如，我的團隊已經開始著手研發乙個系統，該計算機系統通過閱讀教科書，嘗試學習如細胞**或光合作用等生物過程。
這是個激動人心的研究目標，但是目前，我們的技術能力仍然十分有限，無法完成這種真正的知識建構。
結語在地球不斷進化的歷史程序中，視覺已經存在了大約5億年，但人類發展出語言的時間相比之下卻短得多，有大約10萬到200萬年。溝通的力量讓我們超越了其他物種。更近些時，人類創造出讓知識交流跨越時空距離的文字。
在短短2023年時間裡，它就把我們從青銅器時代，帶到了今天的智慧型手機時代。對於人工智慧的探索，需要電腦具備運用語言溝通和學習的能力，其中所需的技術如今正逐步成為現實。未來十年，我們的人工智慧系統可以從乙個良性迴圈中受益：
我們需要依靠知識，才能很好地理解語言，反過來，我們需要的知識也蘊藏在語言中，分散在世界各地的書本和網頁上。如果計算機能利用好這個知識語言迴圈，那麼它的語言理解能力就能大幅提公升。
更多作者資訊
克里斯多福·曼寧著有：
《統計自然語言處理基礎》(foundations of
statistical natural language processing(1999) ,《資訊檢索導論》(introduction toinformation retrieval (2008)
全文由《博鰲觀察》2023年4月刊刊載
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