为什么人类见惯的自然语言交流看起来那么困难？

为什么人类习惯的自然语言交流看起来如此简单，但用它进行人机交互却如此困难？ 下面我们来详细讨论一下。 #

1.人类语言本身就非常复杂

自然语言相当复杂，尤其是中文。 对于学习汉语的外国朋友来说，其复杂性更是难以承受。 我们来看一段被戏称为“CET-10”测试的对话：

顾客：“豆腐多少钱？”

老板：“两块钱。” #

顾客：“两块钱一块？” #

老板：“一件。”

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顾客：“一两块钱？”

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老板：“两块钱。” #

看完这段对话，你对开发人机自然语言对话机器人还有信心吗？ #

人机自然语言对话系统一般将自然语言理解分为两个独立的部分，首先将语音转换为文本，然后根据文本理解人类的意图。 如果你看看上面的对话，你就会知道这是不合适的。 在基于语音的自然语言对话中人机对话考试是什么意思，句子的发音和节奏对语义有很大影响。 同一句话，发音不同，意思也不同。 因此，如果会话机器人系统将语义理解分为两个独立的步骤：语音识别和文本理解，它肯定会遇到愚蠢的时刻。 #

2.自然语言理解极其困难 #

即使语音正确转换为文本，许多句子也很难理解。 例如： #

“第一场比赛，中国女排战胜了美国队；第二场比赛，中国女排战胜了日本队。”

中国队赢了哪场比赛？ 你认为机器能理解这句话吗？ 另一个例子， #

车主：“我的自行车没锁。”

警察：“你的自行车有锁吗？”

车主：“这要说多少次？我的自行车没有锁！”

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警察：“那么，你拿着谁的车钥匙？” #

看到这里人机对话考试是什么意思，你认为现有的机器人警察有资格胜任这样的实际工作吗？ #

3、对话过程需要丰富的经验和知识支持

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人类可以在日常语言交流中表现出流利反应的能力。 如此出色的业绩背后，是数十年不断工作和生活经验的积累。 机器人要达到同等水平，还需要丰富的知识支持。

2011年，IBM的“沃森”机器人参加了名为“危险边缘！”的问答竞赛游戏。 并成功挑战历届人类冠军。 “沃森”机器人取得如此惊人的成绩，依靠的是其背后强大的知识库的支持。 “”背后的计算机集群可以处理海量并发任务和数据，同时在 3 秒内实时分析信息——检索约 2 亿页内容（约 100 万本书的容量）并分析数百万条信息片段。

可见，想要建立一个成功的对话系统，内容详细的知识库系统是必不可少的。 在实际工作中，我们没有足够的预算来建立像“沃森”机器人那么大的知识库。 导致我们在人机交互过程中经常会遇到知识盲点，使得机器人显得比较弱智。

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4.寻找答案需要强大的逻辑推理能力 #

庞大的知识库系统虽然可以利用搜索技术提供海量的知识数据，但无论如何也无法覆盖所有的问题。 因此，如何利用现有知识通过智能推理技术给出问题的答案是对话系统中必不可少的机制。 由于人类知识体系和推理机制的复杂性，让机器人发展出类人推理能力还存在很多困难。 在一些比较简单的应用场景中，可以展现一定的能力。 例如，在医疗引导机器人对话系统中，我们询问“我发烧、头痛，应该去哪个科室？” 机器人迅速从疾病知识库中查询出所有引起发烧、头痛的疾病，并根据症状，出现在各种疾病中。 根据概率，我们可以判断您应该去哪个科室就诊。 当信息不足时，医疗引导机器人还会询问患者一些问题，以进一步描述病情。

近年来，智能推理成为学术研究的热点领域，涌现出许多具有实用价值的理论和技术。 例如，基于知识图谱的推理、记忆驱动推理、多智能体推理、因果推理、跨媒体综合推理等理论在一些应用中取得了不错的成果，但离我们还有很长的路要走。可以彻底解决智能推理问题。 要走的路。

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5、回答问题需要流畅的文字组织和语音输出能力 #

2023年，谷歌语音助手的一段演示视频震惊了世界。 视频中，谷歌语音助手的表现就像真正的电话客服一样，语音的抑扬顿挫和客服人员的语气展现得淋漓尽致。 可以说，这段演示视频为人机对话系统树立了新的技术标杆，也让人们看到了未来人机对话的光明前景。

尽管如此，要根据实际对话场景将问题的答案组织成流畅的句子，并像人类一样自然地说出，仍然面临许多困难。 但与之前的自然语言理解、知识表达和推理等问题相比，这个环节在一定程度上还是可控的。 近两年出现了很多客服电话广告，其语音合成效果和会话能力已经初步开始具备实用价值。

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6.自然语言处理是下一个人工智能趋势。 #

话不多说，这个领域机会很多，大家加油！ #