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清華大學朱小燕教授做客雷鋒網(wǎng)沙龍,分享 NLP 和人工智能的那些事兒| AAAI 2017

本文作者: 劉子榆 2017-02-12 15:39 專題:AAAI 2017
導語:在雷鋒網(wǎng)組織的 AAAI 中國之夜活動上,朱小燕教授做了精彩的分享。

清華大學朱小燕教授做客雷鋒網(wǎng)沙龍,分享 NLP 和人工智能的那些事兒| AAAI 2017

朱小燕教授在雷鋒網(wǎng)組織的 AAAI 中國之夜活動上進行分享

在雷鋒網(wǎng)組織的 AAAI 中國之夜活動上,AAAI 現(xiàn)任執(zhí)委楊強教授、清華大學智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室主任、信息獲取課題組的學術帶頭人朱小燕教授、今日頭條實驗室總監(jiān)李磊、iFly.vc 合伙人沈瀚、物靈科技人工智能首席科學家吳惟心、iPIN 創(chuàng)始人楊洋在現(xiàn)場做了分享。沙龍從下午五點半持續(xù)到晚上九點,據(jù)雷鋒網(wǎng)現(xiàn)場編輯團隊表示,活動氛圍非常熱烈。

本篇是雷鋒網(wǎng)根據(jù)朱小燕教授在現(xiàn)場的分享整理而成。朱小燕教授所在的研究小組近十幾年來在自然語言處理、文本挖掘、問答/對話系統(tǒng)等領域,針對文本信息內(nèi)容,在信息度量、知識表示等方面進行了過深入研究。發(fā)表論文100余篇,曾經(jīng)獲得Coling2010最佳論文、ACL2012最佳學生論文。目前主要工作圍繞基于知識的智能信息獲取、基于語義的信息服務展開。

| 信息能夠度量,知識能夠計算

互聯(lián)網(wǎng)為人類生活帶來了翻天覆地的變化。我們都覺得互聯(lián)網(wǎng)是無所不能的,大家都說內(nèi)事找百度,外事找 Google。但是,經(jīng)過一段時間的研究,我們發(fā)現(xiàn),實際上從互聯(lián)網(wǎng)上用搜索技術能夠直接得到的信息最多也就是70-80%。因為,有些表達結果的內(nèi)容不是簡單地,以顯性的形式放在那里,而是要通過邏輯分析推理才能夠得到的。人類最偉大的地方是發(fā)明了文字。它將語言記錄下來,文字描述的內(nèi)容中蘊含了豐富的知識沉淀,代代相傳,是的人類能夠 “站在巨人的肩膀上”去了解這個世界,推動這個世界發(fā)展。如果在對互聯(lián)網(wǎng)信息處理的時候,不使用知識,而僅僅是依賴互聯(lián)網(wǎng)表面的內(nèi)容的話,就會像現(xiàn)在女孩家里的東西一樣,買買買,但是買了之后沒有很好分類、入庫、管理。不停的堆積,很多東西很快就找不到了,也就不去找了,再去繼續(xù)地買買買……即影響使用時的效率,又造成無比的浪費。因此,現(xiàn)代的智能信息處理必須要充分地利用各種知識。

我們現(xiàn)在生活在信息社會,信息如何表示、信息與信息之間的關系如何度量(使用什么度量衡,什么叫大小,什么叫相似?)人類的知識絕大多數(shù)是以文字形式存儲的。知識如何表示、知識與知識之間的關系如何計算?這些問題在信息社會,尤其在全社會都非常迫切地希望利用AI技術進行智能信息處理的今天,變得越來越重要。

因此我們曾經(jīng)提出過一個努力的目標:信息能夠度量,知識能夠計算?,F(xiàn)在主要工作之一也在做各種努力使得智能信息處理系統(tǒng)能夠建立在知識庫的基礎上,對知識進行各種處理和調(diào)用,使之能夠在系統(tǒng)計算框架中起到應有的作用。

| 對從業(yè)者的建議

此外,朱小燕教授還以一名被咨詢者的角度分享了她本人對從業(yè)者的一些建議。要做好AI+,以下四個方面需要注意:

  • 第一, 要想“+”人工智能,企業(yè)本身就需要清楚自己到底想要AI為你改變些什么。希望“+AI”后面產(chǎn)生什么變化(結果),比如產(chǎn)品想換個大方向還是換一個新面孔? 用它來創(chuàng)業(yè),你必須要清楚所做的是否能夠真正體現(xiàn)人工智能的特色。 這樣人工智能工程師才會能幫你。

  • 第二,要跟人工智能專家溝通。目前的AI技術絕對是有可為而且有可不為的。有的成熟了,有的還在嘗試甚至是幻想階段。產(chǎn)品設計時要用成熟的技術才有可能達到實用效果,產(chǎn)品才能上線?;蛘呔褪窃诖笃髽I(yè)研究院做概念產(chǎn)品,也行。例如,在學術界,現(xiàn)在的最先進的機器人靈巧操作必須是觸覺、視覺、控制,甚至還有語音的交互的多模態(tài)融合系統(tǒng)才是有挑戰(zhàn)性的。國際比賽,十樣東西堆放在一起,在視覺引導下兩個小時抓起來四個就是第一,有好幾個組一個都沒抓起來。因為指示要抓礦泉水瓶,抓起來香蕉,不算成功,要眼手配合,眼指揮手上下左右自由行動靈巧抓取才行。現(xiàn)在的機器人多任務靈巧操作/抓取離實用還有一定距離了。期待機器人(臂)像人甚至像猴子那樣在樹枝上采摘蘋果,是不太現(xiàn)實的。而且也沒必要。實際產(chǎn)品沒必要要求做多維度靈巧抓取,3-4個維度就可以了,看起來沒有電影里的機器人那么酷,但是能夠比較好地完成自動采摘任務。有公司已經(jīng)設計出產(chǎn)品,看起來挺靠譜。

  • 第三,關于數(shù)據(jù)。大家會覺得有很多(大)數(shù)據(jù)。但是需要考慮一下:這些數(shù)據(jù)你真的能拿到嗎?即便在手真的好用嗎?之前有個世界五百強的企業(yè)跟我們說手上有很多數(shù)據(jù),確實是。而且提出的任務也是非常符合人工智能信息處理的場景的。但是項目開始后不斷發(fā)現(xiàn)問題,幾經(jīng)周折,第一期的數(shù)據(jù)終于到手,不過,從中提取出來的有用信息基本上是 0。這個任務可真是“任重而道遠”,值得慶幸的是最終應該能夠完成。數(shù)據(jù)處理的時間和資源消耗是非常大的,而且在一些場景下是一時的,在另一些場景下將會是永遠的,沒有一定的經(jīng)濟實力和思想準備,是很困難的。另一方面如果數(shù)據(jù)與時間相關與社會媒體內(nèi)容相關,比如社會輿情數(shù)據(jù),就更要考慮數(shù)據(jù)獲取的穩(wěn)定性,如果不能及時第一手拿到或者產(chǎn)生數(shù)據(jù),萬一被人掐住,可能會直接威脅到產(chǎn)品的生命。

  • 第四,通用人工智能是很難的。語音處理是通用性比較好的一個領域,圖像其次。文字是語言語義的沉淀積累,現(xiàn)在要在其上邊在做語義處理,就是更加具有挑戰(zhàn)性的了。我們現(xiàn)在在做的問答對話系統(tǒng),也想做成通用的。但是一句話叫隔行如隔山啊,做什么都能干的東西是挺困難的。另外一個方面,還需要注意的是在領域專家和技術專家之間要有一個溝通,有很多領域專有的表達形式在面向大眾的產(chǎn)品中是難以被理解的。

如果說到有什么可發(fā)展的地方,我個人期待語音再往前邁一步,使得我們60歲以上的尤其是南方老人也能夠比較自如地使用語音與機器交互了,那么在居家養(yǎng)老領域應該能夠有更好的產(chǎn)品出來。語音技術和產(chǎn)品在別的方向上很好,但是離用到老人使用還差那么一點點,就這樣一點點就很重要。對于孩子而言,這個東西怎樣才能讓他們不是玩了兩天就膩了,而是成為他們真的意義上的一個陪伴,這還真挺難的,挑戰(zhàn)不在技術。

| NLP 學術和產(chǎn)業(yè)有何不同

在分享的最后,雷鋒網(wǎng)還向朱小燕教授請教了做 NLP 學術和產(chǎn)業(yè)有什么不同的問題。

朱小燕教授說做計算機應用領域的學術研究,內(nèi)容應該是跳起來能夠夠得著的,當下不那么踏實,但是,條件好了就能夠使用。比如某研究院說要做能夠觀察人的面部表情情感變化,做能夠進行情感交流的機器人。作為研究可以,作為概念產(chǎn)品可以試試,作為賺錢的產(chǎn)品就比較困難了。首先你就要叫計算機知道什么叫表情變化,大喜大悲容易,平時的細微表情變化就難了。又有多少人會察言觀色,會到什么程度?家庭陪伴機器人假定的服務對象多半是老人,老人臉上就更不容易識別出喜怒哀樂的變化了。這些做研究是可以,有能力的企業(yè)可以做這樣的研究做基礎沉淀和展示,但是做產(chǎn)業(yè)就要想清楚了。再比如做陪伴老人的機器人產(chǎn)品。如果是行走機器人就要想清楚,機器人腿腳不方便,老人腿腳也不方便,兩個腿腳不方便的在一起(笑)。這個東西還有不少問題需要解決。但是研究肯定是可以的。

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清華大學朱小燕教授做客雷鋒網(wǎng)沙龍,分享 NLP 和人工智能的那些事兒| AAAI 2017

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