自然語言的AlphaGo？─談語言理解的人工智慧|

自然語言的AlphaGo？─談語言理解的人工智慧

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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。

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