自然語言處理一直是人工智慧(AI)技術一個重要的分支技術,
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,雖然大眾對此技術的期待很高,
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,但其實目前技術發展仍在幼兒階段。自然語言處理的挑戰在於必須橫跨不同學習領域進行融合,
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,除系統必須對全世界進行認知理解,
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,也須包含語言學知識、外部知識、領域知識與常識。系統也須根據環境、上下文、訊息與意圖,
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,進行不同的處理與回應。加上人類的語言包含很多隱喻、雙關語、略縮語,
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,因此增加自然語言處理的難度。 Google在今年5月的I/O大會展示Duplex全雙工演算法技術,
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,進行電話訂美髮院服務的功能展示,驚艷全球。系統學習人類對話的語言習慣,如停頓、打斷、重複語句等,讓對話更真實自然,例如系統會在表達同意時,以人類習慣的「嗯哼」進行表達,讓人印象深刻。Microsoft也積極投入對話技術的突破。在發展微軟小冰的過程中,發現對話機器人只有IQ高是不夠,必須EQ也高。一般的AI系統目的是為完成任務,然而對話器人目的卻是為能持續對話,具備幽默感,才會有繼續製造連續對話的可能。因此Microsoft近期推出新的「共感模型」,就是透過「無感、引導、主動觀察、求證、確認、關鍵記憶」等步驟,讓小冰掌握對話內容、領域與及節奏控制力。當對話中斷時,小冰可以主動拋出議題引導對話。此外,Microsoft輸入519位中國現代詩人的作品,經過6,000小時訓練,讓小冰能從一幅圖像獲得靈感,進行現代詩的創作。Microsoft將作品放在網路的詩歌討論區,沒有人觀察到這個突然出現的少女詩人其實並非人類,顯示AI已開始跨足藝術與創造力。Microsoft並將創作詩集收錄在「陽光失了玻璃窗」,以小冰的名義出版。自然語言處理包含分析理解、生成與應用、回應動作。即使是單一領域的突破,都有巨大的商業用途。例如Microsoft和中國的選股寶合作,自動抓取上市公司的公告或財報,快速生成金融投資快訊,提供使用者參考,一方面節省專業分析師重複性閱讀與生成報告的時間,一方面能更即時且全面掃描全產業的資訊。由於某些詞在不同領域會有不同的意義,因此目前很多系統只針對一個應用領域提供服務,避免多個領域造成誤解。語言也有在地化的特性,因此也成為我國業者的機會,企業要有長期抗戰的準備,以及挑戰艱難問題的決心,持續蒐集數據、調整演算法,才能面對應用需求、掌握商機。(作者是資策會MIC資深產業分析師),