智能科學(xué)技術(shù)概述

李詠豪

摘 要：智能科學(xué)技術(shù)的重要研究方向包括機(jī)器是否具有智能的判斷，以及自然語言的處理。本文分析了人類抽象推理方面的能力難以植入現(xiàn)階段機(jī)器，以及判斷一臺機(jī)器是否智能的方法。另外，利用隱馬爾可夫模型來解決自然語言中的許多問題，同時(shí)，基于規(guī)則以及基于統(tǒng)計(jì)的自然語言處理有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)，而從基于規(guī)則的方法逐步過渡到基于統(tǒng)計(jì)的方法有深層次的原因。

關(guān)鍵詞：智能科學(xué);自然語言處理;馬爾可夫模型

智能科學(xué)技術(shù)是研究利用機(jī)器來模擬人類的智能，比如，讓機(jī)器能像人類一樣會(huì)聽，說，讀，寫，甚至?xí)伎?，決策等。1950年，英國數(shù)學(xué)家圖靈發(fā)表了一篇論文，宣告人工智能的正式出現(xiàn)。在智能科學(xué)技術(shù)中，如何判斷一臺機(jī)器是否有智能是其重要研究方向之一，另外，自然語言處理也是智能科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要方向，它在科技創(chuàng)新中起著較為重要的作用。

1 如何判斷一臺機(jī)器是否有智能

1.1 人類心智

一個(gè)人的“心智”指的是他各項(xiàng)思維能力的總和。根據(jù)喬治·博瑞博士的定義，心智主要包括以下三個(gè)方面的能力：獲得知識;應(yīng)用知識;抽象推理。而智能科學(xué)與技術(shù)的核心概念是“智能”，偏重于“能”字，強(qiáng)調(diào)心智機(jī)制的實(shí)現(xiàn)，跟學(xué)習(xí)、適應(yīng)、感知、理解、推斷、情感、判斷、預(yù)想、創(chuàng)造、行為與意識等密切相關(guān)。

1.2 人類心智植入機(jī)器

現(xiàn)階段機(jī)器難以植入人類心智抽象推理方面的能力，具體為情感、預(yù)想、創(chuàng)造與意識。

1.2.1 情感

移情的能力是人類特有的一種心智能力，使我們能夠設(shè)身處地地站在別人的角度，理解和欣賞別人的感情。機(jī)器可以進(jìn)行基本的人際互動(dòng)，比如蘋果公司開發(fā)的智能語音助手Siri支持自然語言輸入，并且可以調(diào)用系統(tǒng)自帶的天氣預(yù)報(bào)、日程安排、搜索資料等應(yīng)用，還能夠不斷學(xué)習(xí)新的聲音和語調(diào)，提供對話式的應(yīng)答。盡管Siri是目前最先進(jìn)的智能技術(shù)之一，擁有極高的識別成功率與類似真人的語音語調(diào)，它依然無法設(shè)身處地地為用戶著想，即在情感的層面上真正地理解用戶。

1.2.2 預(yù)想與創(chuàng)造

機(jī)器也沒有真正具備預(yù)測與創(chuàng)造的能力，真正創(chuàng)造顛覆原有的體系。舉例而言，我們運(yùn)用智能技術(shù)研究如何正確分配使能源利用效率達(dá)到最高，而智能技術(shù)卻無法告訴我們一種新的能源以及相應(yīng)的使用方法，從而徹底改變能源的體系結(jié)構(gòu)。

1.2.3 意識

之所以難以植入人類的許多心智，與機(jī)器尚未具有意識有關(guān)。心智的產(chǎn)生從生物學(xué)角度是極其復(fù)雜的，目前對意識活動(dòng)的腦定位、腦機(jī)理以及如何在心智活動(dòng)中起作用等問題還有很多空白值得去探索研究。但已有的科學(xué)研究證據(jù)也普遍證實(shí)了意識活動(dòng)與邊緣系統(tǒng)、注意機(jī)制和短時(shí)記憶起碼有著明確的聯(lián)系。目前，人工智能的核心是依賴于大數(shù)據(jù)的增強(qiáng)學(xué)習(xí)機(jī)制，學(xué)習(xí)方式大體分為三種：監(jiān)督式學(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)，其中，前兩種需要大數(shù)據(jù)做支撐，最后一種雖然不需要大數(shù)據(jù)，但是需要一個(gè)評估者來評估人工智能每個(gè)一個(gè)行為。而心智，通常是沒有標(biāo)準(zhǔn)的事物，主觀性強(qiáng)。所以，很難通過構(gòu)造增強(qiáng)學(xué)習(xí)機(jī)制來訓(xùn)練人工智能完全實(shí)現(xiàn)人類的心智，而要結(jié)合算法與自然機(jī)制。

1.3 判斷機(jī)器是否具有智能

判斷機(jī)器是否具有智能，繞不開圖靈測試。圖靈測試由圖靈發(fā)明，指測試者與被測試者（一個(gè)人和一臺機(jī)器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。進(jìn)行多次測試后，如果機(jī)器讓平均每個(gè)參與者做出超過30%的誤判，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。

然而，圖靈測試存在缺陷。蓋爾設(shè)計(jì)了“中文實(shí)驗(yàn)室”，該實(shí)驗(yàn)明確地說明了即使通過測試，機(jī)器最多具有人工智能，而非人的智能。2014年，一個(gè)聊天機(jī)器人就曾通過了圖靈測試，然而它顯然是不具有智能的，通過圖靈測試只能說明該機(jī)器在文字的使用上近似于人類。

判斷機(jī)器是否具有智能，可以在傳統(tǒng)的圖靈測試基礎(chǔ)上改進(jìn)，解決圖靈測試的問題。具體方法是讓機(jī)器通過一份標(biāo)準(zhǔn)化的考試。這種方法結(jié)合了語義的理解（讀懂題目）與解決各類問題的能力（答題），類似于圖靈測試，但是具有更強(qiáng)的確定性，也涉及更多智能的方面。同時(shí)，這類考試原本目的不是為了測試機(jī)器的智能，考題非常靈活，包含許多閱讀理解并給出觀點(diǎn)的題目，文科強(qiáng)調(diào)言之有理，而理科需要精確的結(jié)果，綜合性強(qiáng)。

2 隱馬爾可夫模型

自然語言的處理（如語音識別、詞性劃分、詞語切分、翻譯等）本質(zhì)上都是通信模型。比如在語音識別中，機(jī)器通過接受到的信息（O1，O2，O3，…）推測人要傳遞的信息（S1，S2，S3，…），這樣，便從語法，語義的道路回歸到了利用隱馬爾可夫模型來解決自然語言處理問題。

隱馬爾科夫模型有如下特點(diǎn)：狀態(tài)St是不可見的;各狀態(tài)St只與前一狀態(tài)St-1有關(guān)（馬爾科夫假設(shè)）;每個(gè)狀態(tài)都輸出一個(gè)符號Ot，且該符號只與一個(gè)狀態(tài)St有關(guān)（獨(dú)立輸出假設(shè)）?？梢园l(fā)現(xiàn)，隱馬爾科夫模型的性質(zhì)與自然語言的性質(zhì)具有關(guān)聯(lián)性，以語音識別為例，對于機(jī)器而言人要傳遞的信息是不可見的，而接受到的音頻信息是可見的;從發(fā)音和語義來看，人類語音單字的發(fā)音與句子中的單字都具有前后關(guān)系;將輸入信息劃分為各單位信息進(jìn)行分析，形成一個(gè)狀態(tài)序列，每一個(gè)狀態(tài)都輸出機(jī)器解碼后的信息（即符號Ot）。

3 基于規(guī)則的自然語言處理

基于規(guī)則的自然語言處理可以分為基礎(chǔ)層，認(rèn)知層和應(yīng)用層，其中，基礎(chǔ)層包括句法分析和語義處理，認(rèn)知層則包括自然語言理解，應(yīng)用層包括語音識別、機(jī)器翻譯、自動(dòng)回答和自動(dòng)摘要等。

3.1 基于規(guī)則的自然語言處理的優(yōu)缺點(diǎn)

早在18、19世紀(jì)西方已有大量對于各種語法的形式化總結(jié)，形成十分完備的體系。構(gòu)詞法、語法規(guī)則與詞性等現(xiàn)成的規(guī)則很容易用計(jì)算機(jī)算法描述。在句法分析方面，任何一個(gè)句子都可以被分析成一棵文法分析樹。基于規(guī)則的自然語言處理方法可以有效地處理結(jié)構(gòu)依賴性強(qiáng)的復(fù)雜句子，并可以雙向使用，既可以應(yīng)用于分析，也可以應(yīng)用于生成，具有普適性，適用于許多不同語種。但是，在語義分析方面，相較于語法，語義難以在計(jì)算機(jī)中表達(dá)出來。在文法分析方面，文法分析樹非常復(fù)雜，單純基于文法規(guī)則的分析器無法處理復(fù)雜的句子;文法規(guī)則需要人工總結(jié)，現(xiàn)有規(guī)則數(shù)量不足且文法規(guī)則之間會(huì)出現(xiàn)矛盾。

3.2 基于統(tǒng)計(jì)的自然語言處理的優(yōu)缺點(diǎn)

通過訓(xùn)練語言數(shù)據(jù)，可以獲取語言數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)知識，從而建立起語言統(tǒng)計(jì)模型，并使得在文字的自動(dòng)處理中具有較高的準(zhǔn)確率。依賴訓(xùn)練語言數(shù)據(jù)規(guī)模，隨著用于訓(xùn)練的語言數(shù)據(jù)量增多，處理效果變好，所以可以通過擴(kuò)充語料庫加強(qiáng)基于統(tǒng)計(jì)的自然語言處理模型的性能。在一些細(xì)節(jié)性的語言處理上明顯優(yōu)于基于規(guī)則的自然語言處理，適合用來模擬那些有細(xì)微差別的模糊概念等。但是，數(shù)據(jù)質(zhì)量對于模型效率的影響非常大。隨著語料庫規(guī)模的增大，可能出現(xiàn)“數(shù)據(jù)稀疏”，即語料庫中許多數(shù)據(jù)缺失或者稀少的現(xiàn)象，導(dǎo)致在語音識別時(shí)無論音頻多么清晰都無法給出正確的識別結(jié)果。

4 從基于規(guī)則的方法逐步過渡到基于統(tǒng)計(jì)的方法的原因分析

自然語言處理從基于規(guī)則的方法逐步過渡到基于統(tǒng)計(jì)的方法，其背后包含了理性主義和經(jīng)驗(yàn)主義之爭，以及慣性思維的巨大影響。

基于規(guī)則的方法體現(xiàn)了理性主義。理性主義認(rèn)為，人的很大一部分知識是與生俱來的，由遺傳決定，可以用“真理在心中，靠演繹獲得”來概括。在自然語言問題中，理性主義主張人工建立語言知識處理體系，將自然語言理解為符號結(jié)構(gòu)，通過詞法分析器對輸入的句子進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析?；诮y(tǒng)計(jì)的方法體現(xiàn)了經(jīng)驗(yàn)主義。經(jīng)驗(yàn)主義認(rèn)為，人腦并不是一開始就具有語言成分的處理方法，而是通過其他能力掌握了具體的語言結(jié)構(gòu)。

經(jīng)驗(yàn)主義的崛起與20世紀(jì)70年代計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的飛速發(fā)展與統(tǒng)計(jì)學(xué)中重要概念的提出（如隱馬爾可夫模型）息息相關(guān)，這些技術(shù)使得基于統(tǒng)計(jì)的自然語言處理方法具有可行性，從而表明在該領(lǐng)域，經(jīng)驗(yàn)主義優(yōu)于理想主義。

然而，理性主義與經(jīng)驗(yàn)主義并不是絕對對立的。他們各具有優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)，不可能徹底解決自然語言處理這一難題。事物總是在不斷發(fā)展的，只有通過取長補(bǔ)短，相互結(jié)合，共同發(fā)展，才能更上一層樓。我們并不能說理性主義是過時(shí)的，而經(jīng)驗(yàn)主義就更先進(jìn)。

最初選擇基于規(guī)則的方法的主要原因是慣性思維的后果。20世紀(jì)60年代時(shí)，對自然語言的研究已經(jīng)十分深入，具有大量形式化的總結(jié)。此時(shí)科學(xué)家們會(huì)優(yōu)先選擇已有大量研究成果的基于規(guī)則的自然語言處理加以研究，而不是缺乏統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與數(shù)學(xué)模型的基于統(tǒng)計(jì)自然語言處理。人們習(xí)慣性地認(rèn)為，隨著自然語言的語法概括能力越來越強(qiáng)，計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力的不斷提高，基于規(guī)則的自然語言處理會(huì)逐步解決自然語言理解的問題，然而，由于慣性思維，基于規(guī)則的自然語言處理的一些根本性的問題被忽略了?？梢钥闯?，人們傾向于根據(jù)現(xiàn)有的資源多少以及固有理解來決定采用什么方法研究某個(gè)問題。20世紀(jì)70年代時(shí)，基于規(guī)則的研究幾乎宣告失敗，而計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展加強(qiáng)了人們對經(jīng)驗(yàn)主義方法的自信，自然而然使研究的思路從基于規(guī)則的方法逐步過渡到基于統(tǒng)計(jì)。

5 結(jié)語

本文分析了判斷機(jī)器是否具有智能的方法，同時(shí)，針對自然語言處理中常用的隱馬爾可夫模型作了介紹，并分析了基于規(guī)則和基于統(tǒng)計(jì)的自然語言處理各自的優(yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)，進(jìn)一步分析了從基于規(guī)則的方法逐步過渡到基于統(tǒng)計(jì)的方法的深層次原因。

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