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让冰冷的机器看懂这个多彩的世界

从茹毛饮血的蛮荒,到钢筋水泥的城市,人类逐步将自身能力投射到计算机上。无论是计算能力,还是记忆能力,计算机的如今表现都堪称卓越。但仅拥有这些还远远不够,我们期待计算机可以做得更多。一部风靡全球《星际穿越》激起了无数人对探索浩瀚宇宙奥秘的渴望,也让许多人记住了Tars这个聪明可爱、幽默风趣的智能机器人。人工智能主题的好莱坞电影一直广受影迷们的喜爱,人类用无尽的想象力和炫目的特技构筑了一个又一个无比精彩的未来世界,令人如痴如醉。不过,回到现实,计算机科学家们的行动力却看似远远赶不上电影艺术家们的想象力,电影终归是电影,要研发出一个像Tars一样能看懂周围世界、听懂人类语言、并和人类进行流畅对话的智能机器人,我们要走的路还有很长。 长时间来,让计算机能看、能听、能说一直是我和计算机界同行们孜孜以求的目标。耕耘在计算机视觉领域十余年,赋予计

《Python自然语言处理》——1.5 自动理解自然语言

本节书摘来自异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章,第1.5节,作者[美]Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper, 陈涛,张旭,崔杨,刘海平 译,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5 自动理解自然语言 我们一直在各种文本和Python编程语言的帮助下自下而上地探索语言。然而,我们也对通过构建有用的语言技术,开拓语言和计算知识面的兴趣。现在,将借此机会从代码的细节中退出来,以描绘自然语言处理的全景图。 在纯应用层面上,我们都需要帮助才能在网络上的文本中找到有用的信息。搜索引擎在网络的发展和普及中发挥了关键作用,但也有一些缺点。它需要技能、知识和一点运气才能找到这样一些问题的答案:“我用有限的预算能参观费城和匹兹堡的哪些景点?”,“专家们怎么评论数码单反相机?”,“过去的一周里可信的评论员都对钢材市场做了哪些预测?”。让计算机来自动回答这些问题,涉及包括信息提取、推理与总结在内的广泛的语言处理任务,而且将需要在一个更大规模、更稳健的层面上实施,这超出了我们当前的能力。 在哲学层面上,构建智能机器是人工智能长久以来的挑战,语...

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