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仿生系列6--人機(jī)交流
導(dǎo)言：機(jī)器可以翻譯的語(yǔ)音命令越來(lái)越多。但是與人類(lèi)大腦相比，人工智能計(jì)算機(jī)可以更好地理解語(yǔ)言信息嗎？
人類(lèi)用了上千年的時(shí)間，才學(xué)會(huì)使用語(yǔ)言，然而計(jì)算機(jī)只花費(fèi)了50年的時(shí)間就在語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義解讀技術(shù)上取得了令人刮目相看的成就。IBM公司開(kāi)發(fā)的超級(jí)計(jì)算機(jī)沃森（Watson）可以“理解”比較復(fù)雜的語(yǔ)言含義，是目前世界上最智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之一。它的實(shí)力在今年2月份得到了驗(yàn)證——成功挑戰(zhàn)美國(guó)王牌智力問(wèn)答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中的人類(lèi)高手，沒(méi)費(fèi)多少力氣就拿下了冠軍。這件事一度引起了轟動(dòng)，因?yàn)閷?duì)語(yǔ)言的理解過(guò)程是人類(lèi)大腦中最復(fù)雜的處理過(guò)程。但是，沃森真的理解了人類(lèi)的語(yǔ)言嗎？或者它只是“回想”起了存儲(chǔ)在硬盤(pán)里的標(biāo)準(zhǔn)化答案。
在語(yǔ)音識(shí)別的過(guò)程中，人類(lèi)與計(jì)算機(jī)的相似性超出大多數(shù)人的想象。然而，在解讀語(yǔ)言信息時(shí)的決定性因素卻不相同，因?yàn)樽顝?fù)雜的計(jì)算機(jī)也只能按指令執(zhí)行計(jì)算，但是人類(lèi)大腦常常是發(fā)散的，它可以理解錯(cuò)綜復(fù)雜的信息。
識(shí)別：接收和分析語(yǔ)言
現(xiàn)在，抓取人類(lèi)語(yǔ)音對(duì)于計(jì)算機(jī)而言難度并不大，比如售價(jià)100歐元的Dragon Naturally Speaking語(yǔ)音識(shí)別程序就可以非常出色地識(shí)別人類(lèi)語(yǔ)音。語(yǔ)音識(shí)別的過(guò)程需要將“抓取”到聲音中的字詞與句子整合在一起，然后通過(guò)非常復(fù)雜的系統(tǒng)才能識(shí)別出語(yǔ)音的內(nèi)容。為了正確地識(shí)別語(yǔ)言，首先要將識(shí)別出的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。在這個(gè)過(guò)程中，語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)必須過(guò)濾掉所有的背景噪音才可以處理真正的聲音。這是非常重要的一步，如果計(jì)算機(jī)將所有的聲音和噪音混合在一起，就無(wú)法理解真正需要的那句話(huà)了。
其實(shí)，人類(lèi)的大腦也采用相同的識(shí)別模式，必須將聲波轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，然后過(guò)濾掉噪音。然而，人類(lèi)大腦對(duì)聲音的識(shí)別過(guò)程又遠(yuǎn)比計(jì)算機(jī)“聰明”，當(dāng)我們處在幾個(gè)人同時(shí)講話(huà)的嘈雜環(huán)境中時(shí)，耳朵會(huì)選擇性地直接屏蔽掉低于15dB的噪音，使大腦可以順利追蹤到其中一個(gè)人的聲音，與之順利交談（雞尾酒效應(yīng)）。但是，計(jì)算機(jī)在這種環(huán)境下無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確的區(qū)分，這是因?yàn)橛?jì)算機(jī)對(duì)每個(gè)語(yǔ)音信號(hào)都采取同樣的處理方式，過(guò)濾器在嘈雜的環(huán)境中無(wú)能為力。
人類(lèi)和計(jì)算機(jī)在處理過(guò)濾后的語(yǔ)音信號(hào)之前，都需要生成有效聲音的頻譜。對(duì)于人類(lèi)而言，這個(gè)處理過(guò)程由耳朵完成；對(duì)于計(jì)算機(jī)而言，首先通過(guò)“快速傅里葉變換”將信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻譜，然后頻譜經(jīng)過(guò)“隱馬爾可夫模型”轉(zhuǎn)換為音節(jié)，最后組成有意義的詞語(yǔ)和句子。計(jì)算機(jī)需要運(yùn)用語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)、語(yǔ)法模型庫(kù)和例句庫(kù)來(lái)區(qū)別同音字詞，例如“神馬”和“什么”、“閱讀”和“悅讀”等，驗(yàn)證這些語(yǔ)音在句子結(jié)構(gòu)中代表的真實(shí)含義。
目前最先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別程序可以識(shí)別出大約98%的語(yǔ)言信息，無(wú)法識(shí)別的部分，用戶(hù)可以通過(guò)人工手動(dòng)糾正。雖然取得了如此好的成就，但是軟件仍然在識(shí)別方言和俚語(yǔ)的時(shí)候很難保證其準(zhǔn)確性。因?yàn)榕c人類(lèi)相比，計(jì)算機(jī)只能執(zhí)行指令，將聲音頻率化，無(wú)法靈活地判斷講話(huà)者的情緒信息、動(dòng)作信息等。
解讀：語(yǔ)言在上下文中的含義
語(yǔ)音識(shí)別方面的很多問(wèn)題可以通過(guò)更大的語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)解決。但是在理解人類(lèi)的語(yǔ)言方面，計(jì)算機(jī)程序還面臨著許多基本性的問(wèn)題。由于計(jì)算機(jī)沒(méi)有意識(shí)，所以只能依靠更復(fù)雜的規(guī)則來(lái)增強(qiáng)自己的語(yǔ)言理解能力，解讀聽(tīng)到的語(yǔ)音含義。
在理解人類(lèi)語(yǔ)言方面，計(jì)算機(jī)將希望寄托在語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)上，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)由頂點(diǎn)和邊組成，其中，頂點(diǎn)代表的是概念，而邊則表示的是這些概念之間的語(yǔ)義關(guān)系。它可以回答諸如“今天北京朝陽(yáng)區(qū)的氣溫是多少？”這樣的問(wèn)題。在這個(gè)例子中，詞語(yǔ)“今天”對(duì)應(yīng)著時(shí)間，“北京朝陽(yáng)區(qū)”對(duì)應(yīng)著地點(diǎn)，頂點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)（邊）就是“氣溫”。這就是為什么有了邊對(duì)頂點(diǎn)的限制，計(jì)算機(jī)就可能根據(jù)上下文來(lái)識(shí)別屋子里的“Windows（窗戶(hù)）”與微軟著名的操作系統(tǒng)“Windows（軟件）”的不同，識(shí)別可以吃的水果“Apple”與美國(guó)蘋(píng)果公司“Apple”的區(qū)別。
可以肯定的是，在有標(biāo)準(zhǔn)答案的問(wèn)題上，計(jì)算機(jī)的能力遠(yuǎn)比人類(lèi)更強(qiáng)大，這一點(diǎn)已經(jīng)被新的《危險(xiǎn)游戲》王者——超級(jí)計(jì)算機(jī)沃森證明，沃森可以訪問(wèn)由百科全書(shū)和詞典等組成的大約100GB的純文本資料庫(kù)。為了增加答案的準(zhǔn)確性，沃森同時(shí)采用幾百種算法進(jìn)行運(yùn)算。在最后的分析過(guò)程中，沃森顯示的答案都是經(jīng)過(guò)一些高級(jí)人工智能的算法，將所聽(tīng)到的詞語(yǔ)（頂點(diǎn)）與詞語(yǔ)之間的關(guān)聯(lián)（邊），通過(guò)邏輯命令計(jì)算出來(lái)的。
此外，沃森還具有自學(xué)習(xí)的能力，它可以存儲(chǔ)新的知識(shí)，并且與已經(jīng)存在的概念關(guān)聯(lián)起來(lái)形成更強(qiáng)大的語(yǔ)義網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。我們可以將沃森視為高智商的大師嗎？顯然不能，因?yàn)槲稚荒茏龅秸{(diào)用概念，并找出答案之間的關(guān)系而已，換句話(huà)說(shuō)它并不能理解任何一句模棱兩可的話(huà)。
結(jié)論
人類(lèi)可以做到同時(shí)與多人交流，根據(jù)情景理解對(duì)方所講語(yǔ)音的含義，機(jī)器則很難做到。相比而言，人類(lèi)大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常復(fù)雜，關(guān)聯(lián)信息、最新事件、環(huán)境氛圍都會(huì)被納入考慮范圍，同時(shí)只會(huì)提取這些信息中的有用因素，不像計(jì)算機(jī)一樣只能盲目地保留所有細(xì)節(jié)。目前，計(jì)算機(jī)的唯一優(yōu)勢(shì)就是它的數(shù)據(jù)庫(kù)，原則上數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)收集、分類(lèi)，并且隨時(shí)調(diào)用所有搜集到的語(yǔ)音信息，而人類(lèi)的大腦中只保留了一小部分有用信息，大部分信息都被丟棄。綜合來(lái)看，計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義解讀能力與人類(lèi)相比，還有很大的一段差距，但是沃森的出現(xiàn)，讓我們相信人類(lèi)與計(jì)算機(jī)交流的夢(mèng)想并不會(huì)太遙遠(yuǎn)。
