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自然語言理解–人工智慧的最終關卡

我們認為知識是智慧的根基,而語言是記錄知識最重要的工具。網路上最豐富的資料的就是文字,其中不乏人類智慧的結晶。能夠從文章中自動擷取、學習結構性的知識,不斷地進行有效的知識累積,就可能回答、解決許多問題。
 
 
1956年達特茅斯會議集合了許多位電腦科學家,誕生出「人工智慧」這個領域。在2012年之前,人工智慧經歷過多次的大起大落。但自從2012年深度學習開始受到重視,在許多領域都有出類拔萃的表現後,徹底改變了學術界對AI的觀感。尤其是最近Google的AlphaGo,利用深度學習擊敗韓國棋王,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。本次演講,我們純粹就機器在幫助人類解決問題的這個觀點上,來探討一下相關的議題。

關於人工智慧,電腦之父「圖靈」首先提出了一個「圖靈測試」:如果一台機器能夠透過電腦與人類展開對話,而能不被辨別出其機器身份,就可以稱這台機器具有智能。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」以及巨量數據(big data)訓練所賜。然而,這類系統通常並不瞭解語者的意思,譬如:遇到未知人名就捉襟見肘。

我們認為知識是智慧的根基,而語言是記錄知識最重要的工具。網路上最豐富的資料的就是文字,其中不乏人類智慧的結晶。能夠從文章中自動擷取、學習結構性的知識,不斷地進行有效的知識累積,就可能回答、解決許多問題。所以,目前世界上有許多大規模研究「機器閱讀」的計畫。這些計畫的成敗攸關人工智慧是否能在自然語言理解上有新的突破。
 
本講演經中研院授權國網中心「知識大講堂」收錄,並提供本園轉載,謹此致謝。
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