中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 5: 对话机器人—

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 5: 对话机器人——从通用到场景化

2017-08-31 516

趋势 5: 对话机器人——从通用到场景化

最近出现了各种图灵测试的翻版，就是做知识抢答赛来验证人工智能，从产学研应用上来讲就是对话机器人，非常有趣味性和实用价值。

这块的趋势在哪里？我们知道，从Siri刚出来，国内就开始做语音助手了，后来语音助手很快下了马，因为它可以听得到但是听不懂，导致后面的服务跟不上。后来国内把难度降低成了聊天，你不是调戏Siri吗，我就做小冰跟你聊。但是难度降低了，实用性却跟不上来，所以在用户的留存率上，还是要打个问号。

现在更多的做法和场景结合，降低难度，然后做任务执行，即希望做特定场景时的有用的人机对话。在做人机对话的过程中，大家热情一轮比一轮高涨，但是随后大家发现，很多问题是由于自然语言的理解没有到位，才难以产生真正的突破。

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中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 4: 语言知识——从人工构建到自动构建

趋势 4: 语言知识——从人工构建到自动构建 AlphaGo告诉我们，没有围棋高手介入它的开发过程,到AlphaGo最后的版本，它已经不怎么需要看棋谱了。所以AlphaGo在学习和使用过程中都有可能会超出人的想像，因为它并不是简单地跟人学习。美国有一家文艺复兴公司，它做金融领域的预测，但是这个公司不招金融领域的人，只是招计算机、物理、数学领域的人。这就给了我们一个启发，计算机不是跟人的顶级高手学，而是用自己已有的算法，去直接解决问题。然而在自然语言处理领域，还是要有大量的显性知识的，但是构造知识的方式也在产生变化。比如，现在我们开始用自动的方法，自动地去发现词汇与词汇之间的关系，像毛细血管一样渗透到各个方面。

2017-09-01

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趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进 Google等都已经推出了这样的测试机——以阅读理解作为一个深入探索自然语言理解的平台。就是说，给计算机一篇文章，让它去理解，然后人问计算机各种问题，看计算机是否能回答。这样做是很有难度的，因为答案就在这文章里面，人会很刁钻地问计算机。所以说阅读理解是现在竞争的一个很重要的点。

2017-09-01

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