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[導(dǎo)讀] (文章來(lái)源:百家號(hào)) 對(duì)于智能機(jī)器人的定義在不同的研發(fā)環(huán)境下有不同的理解,雖然自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域重要的研究?jī)?nèi)容之一,但是并不意味著智能機(jī)器人都需要與人進(jìn)行語(yǔ)言溝通,實(shí)際上目前在生

(文章來(lái)源:百家號(hào))

對(duì)于智能機(jī)器人的定義在不同的研發(fā)環(huán)境下有不同的理解,雖然自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域重要的研究?jī)?nèi)容之一,但是并不意味著智能機(jī)器人都需要與人進(jìn)行語(yǔ)言溝通,實(shí)際上目前在生產(chǎn)環(huán)境下,很多智能機(jī)器人之間的溝通更有意義。

目前智能機(jī)器人與人的對(duì)話在內(nèi)容上對(duì)于場(chǎng)景的要求相對(duì)比較高,智能機(jī)器人往往會(huì)關(guān)注于自身的角色任務(wù),對(duì)于超出角色任務(wù)的交流往往會(huì)存在一定的障礙。智能機(jī)器人要想與人實(shí)現(xiàn)更大范圍的交流,在當(dāng)前的生產(chǎn)環(huán)境下也沒(méi)有太大的意義,簡(jiǎn)單的說(shuō),交流的場(chǎng)景往往會(huì)決定交流的內(nèi)容。

從技術(shù)體系結(jié)構(gòu)來(lái)看,當(dāng)前的自然語(yǔ)言處理技術(shù)體系要想充分理解人的交流目的(或者訴求),還需要一個(gè)“標(biāo)的物”,這個(gè)標(biāo)的物往往可以通過(guò)預(yù)設(shè)來(lái)完成,也可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來(lái)生成(動(dòng)態(tài)模型),但是由于技術(shù)處理能力的限制(主要是算力、數(shù)據(jù)和算法),目前自然語(yǔ)言處理通常會(huì)采取多種技術(shù)相結(jié)合的方式,這樣的效果也更好一些。

通俗地講,機(jī)器學(xué)習(xí)與人交流時(shí)存在三方面的障礙,其一是語(yǔ)義分析,語(yǔ)義分析還涉及到識(shí)別問(wèn)題;其二是場(chǎng)景匹配,場(chǎng)景匹配往往是基于機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)完成的,目的是完成最終的回應(yīng)決策,這個(gè)過(guò)程需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù);其三是上下文關(guān)聯(lián),上下文關(guān)聯(lián)的難度是比較大的,但是這也是交流的重要基礎(chǔ)。

自然語(yǔ)言處理本身雖然是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的研發(fā)方向,但是自然語(yǔ)言處理又離不開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示和自動(dòng)推理等技術(shù),同時(shí)自然語(yǔ)言處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)合也會(huì)獲取更多的交流信息,這一點(diǎn)目前也是一個(gè)研究方向。從當(dāng)前人工智能行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展來(lái)看,自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究熱度相對(duì)比較高,同時(shí)這兩個(gè)方向也是人工智能技術(shù)落地應(yīng)用的重要突破口,相信未來(lái)智能機(jī)器人與人的溝通體驗(yàn)會(huì)不斷得到提高。

從近幾年研究生的就業(yè)情況來(lái)看,自然語(yǔ)言處理方向的崗位需求有所調(diào)整,其中算法崗位在需求量上有一定程度的下滑,這一點(diǎn)應(yīng)該引起相關(guān)方向研究生的注意。

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