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自然語言的AlphaGo?─談語言理解的人工智慧
106/02/02
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許聞廉
|
中央研究院資訊科學研究所特聘研究員兼任所長
許教授於台大數學系取得學士學位,1975年赴美國康乃爾大學研讀作業研究(Operations Research),並取得博士學位,最後回到中央研究院資訊科學研究所。他在圖形演算法、人工智慧、自然語言、計算生物學、計算語言學,以及智慧型代理人等領域中都有卓越成就,而且發明了「自然輸入法」!
自從人工智慧系統 AlphaGo 在圍棋界引起極大的震撼,許多人就開始預測何時會產生類似 AlphaGo 的語言理解系統。的確,有許多電腦語言系統的效果相當不錯。然而論及理解時,可能就退避三舍了。最明顯的例子就是中文語音辨識系統,目前準確度很高,是拜「長字串統計」以及大量的數據(big data)訓練所賜。然而,這類系統通常並不瞭解語者的意思,遇到未知人名就捉襟見肘。自然語言是人類歷史文化的結晶,具有高度的「冗餘」(redundancy),除了近距離詞語出現的關連性外,遠距離的共現關係對語言理解也相當重要。我們要談談語言理解的困難之處,以及可能解決之道。
●〈展望〉系列科學普及演講官網:https://prospect.phys.ntu.edu.tw/
●〈展望〉系列科學普及演講部落格:http://prospect-speech.blog.ntu.edu.tw/
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