近年來因為人工智慧、大數據、區塊鍊等應用科技快速發展，以及google等科技公司大舉來到臺灣進駐並招聘大量軟體工程師，臺灣頂大的資工科系成為超熱門志願。不過大家對資工系的印象就是要學寫程式，也就是俗稱的coding，但coding在解決什麼問題？今天我們訪問了臺大資工系的陳縕儂副教授，從老師的專業「自然語言處理」（Natural Language Processing，縮寫NLP）做切入，來帶大家了解資工系究竟在解決什麼問題。

陳縕儂老師的機器智慧與理解實驗室，主要是針對語言處理及對話系統相關技術進行研發，藉由機器學習技術，透過資料讓機器自動學習，理解人類語言並且進行適當的互動，目標是希望能讓機器的智能比肩人類，甚至超越人類。

「自然語言處理」是資工領域中的一個分支，名字聽起來很抽象，但其實這項學門的目標就是讓電腦可以「聽懂」人類說的話、「理解」語意並給予「回應」，就像鋼鐵人電影中的 AI 助理 Jarvis，鋼鐵人只要說如常說話就可以下達指令，讓 Jarvis 協助生活中各種大小事。

不過理想很飽滿現實卻很骨感，要做到像Jarvis這樣有求必應的AI助理並不容易，目前市面上的智慧助理如 Apple Siri、Google Assistant 及 Amazon Alexa 都已經隨著3C產品普及化了，但很多時候它們仍會說：「很抱歉，我聽不懂你的意思。」可見，從 Siri 到到 Jarvis 仍有很長的一段路要走，但為什麼這是條漫漫長路？——歡迎來到「自然語言處理」的思考領域。

大家可以想像一下，今天要跟一個 AI 互動，通常是透過語音或者文字來下達指令，接著AI就會協助我們完成特定的任務，並解決特定的問題。

在這個過程中，有四個主要的環節必須克服，分別是語音辨識 （Automatic Speech Recognition; ASR）、語意理解 （Natural Language Understanding; NLU）、對話決策 （Dialogue Management）、以及語言生成 （Natural Language Generation; NLG），說的白話一點，就是接收你講的話、翻譯成 AI 能理解的指令、要如何處理指令，以及怎麼把回應翻譯成人類能聽懂的聲音或文字。

在這四個環節裡都有相當複雜的問題需要去解決，譬如語音辨識，在技術上通常是將語音訊號直接轉換成文字，讓 AI 去理解，但在將音訊輸入的過程中，就必須要排除掉我們口語中會用的「嗯」、「啊」、「喔」等贅字或不自然的停頓，又或者是新創的流行語、方言、口音......等等的問題必須先解決，才能讓AI真的能聽懂人類的自然語言。

在「語意理解」上，要讓 AI 去分析語言或文字的脈絡、理解關鍵字，再找出對應的資料（搜尋資料庫）；而「對話決策」更是困難，前面理解了人類的語言或文字表意後，AI 應該要如何回應？可能使用者給的資訊不完整，AI 要追問使用者以釐清問題？又或者在語意理解上有聽不懂的字，得要再次詢問並確認？

這還只是 AI 面對人類自然語言時，其中幾個回應的選項，真實的對話情境可能更加複雜，而且整個對話過程只要有一個環節正確度不夠高，那 AI 後續也很難準確的回應，只要有一步錯了，就會對後續對話體驗造成負面影響。

不過好消息是，現在的深度學習技術已經相當成熟，只要餵資料給電腦時，告訴他怎麼樣是對、怎麼樣是錯，基本上電腦都可以不斷修正（餵的資料也要夠多），再加上現行語言代表模型的優化，智慧 AI 在特定領域的應用上都有蠻不錯的成果。

聊到這幾年 AI 的重要突破，老師提到三年前 Google 所開發的語言代表模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），當時 BERT 一出現市面上所有自然語言處理的模型都改採用了它的運作邏輯。相較於過去的語言模型，通常都是餵指定任務的文字來訓練電腦，BERT 是在給電腦任務前，先餵它吃很多的文章或書，接著再提供任務給它。以翻譯為例，這就好像讓一般人翻譯，跟讀過很多書的人來翻譯一樣，讀過很多書的人懂得字彙跟用法，自然翻譯出來的成品更流暢。

而 BERT 的技術確實也得到相當好的成效，所以擊敗了當時許多正在開發的語言模型，成為了當前語言模型的基礎。有趣的是，BERT 的前身是一個名為 ELMo（Embeddings from Language Models，與芝麻街角色名字相同）的語言模型，所以 BERT 的開發者們就用芝麻街的角色，來為他們開發出來的語言模型命名。

雖然說 NLP 領域在商業與學術上都有相當大的發展空間，但陳老師認為，目前要達到人的「common sense（常識）」對AI來說還是非常困難，舉例來說，今天我們跟智慧助理說我今天要跟某某人吃晚餐，這個時候如果是人類的助理，我們可能會聯想到「吃什麼」、「要不要聯絡某某人」、「交通方式是？」......等等與飯局相關的問題，但AI目前並沒有辦法執行這麼複雜的互動，還得必須跟 AI 說「幫我訂位」、「幫我叫車」，仍在一個指令一個動作的狀態，這種 AI「common sense」的建立，可說是目前非常有挑戰性的項目。

身為 AI 的設計者，陳縕儂老師認為 AI 會成為輔助人類的一部分，雖然說現階段許多人對於 AI 可以執行我們的工作感到彆扭，但實際上 AI 正在減輕我們的工作量，舉例來說，像是目前醫院已經有在使用協助診斷的 AI，但這樣的 AI 並不會取代醫生的工作，因為AI只是提供醫生診斷的相關依據，實務上對於病患的判斷最終還是得由醫生來做。

雖然 AI 已在產業中被廣泛利用，但基本上仍以「人機協作」為大宗，雖然能取代部分人力，但像是創造類型的工作 AI 就幾乎無法獨自完成。至於大家想像中，AI 恐對人類造成威脅的情節，基本上不會發生，因為 AI 是不會憑空出現意識的，AI 威脅人類的可能，比較會是人類不當利用造成的風險，所以在未來 AI 的開發上，基本上會往輔助人類的方向去做應用。

談到什麼特質適合來讀資工系，陳縕儂老師認為，數學或是邏輯只是基礎，重要的是「喜歡接受新知」的特質，因為在資工領域瞬息萬變，資訊更新的相當快速，隨時都會有新東西出來，如果不喜歡吸收新知識，讀資工系可能會比較痛苦一點。另外，資工在應用上時常會和不同領域的人做合作，你必須了解對方的需求跟他們的條件，才能設計出能夠幫別人解決問題的方法，而這也是資工有趣的地方。

陳縕儂老師也和我們分享了在他眼中臺灣學生和外國學生的差異，他認為臺灣學生應用網路資源自學的能力非常強，而外國學生則是勇於在課堂上和老師提問並討論，各有各的優點，不過教授也認為由於臺灣學生擅長自己找答案，所以在協作與表達上的可能相較於外國會比較弱一些，但如果這一塊能做到加強，臺灣的學生其實是非常有競爭力的。

最後老師還告訴我們，當初大學時機器學習與 NLP 領域並不是資工領域的主流，一開始只是選擇了自己有興趣的領域，也沒想到近幾年 NLP 會變成現在的顯學，他認為自己真的非常幸運，可以一路延續自己熱愛的主題。

最後的最後，陳縕儂老師建議有意投入資工領域的學員們，可以先了解這個領域需要的先備知識，像是 coding 要用到的程式語言、跟 AI 相關的內容則會牽涉到數學，最後當然就是對知識的熱情和態度，了解之後才比較能判斷這個領域適不適合你，千萬不要因為從眾而選擇。