自然語言是人類智慧的獨(dú)特表現(xiàn)。自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，旨在研究人機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的理論和方法。根據(jù)Gartner發(fā)布的《2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書》，到2021年，全球自然語言處理市場的價(jià)值預(yù)計(jì)會達(dá)到160億美元。

　　劉群：語言學(xué)是一門古老的學(xué)科，人類為什么會有語言？動物為什么沒有發(fā)展出人類這樣復(fù)雜高級的語言？語言機(jī)制是人類大腦中先天就有的，還是像其他能力一樣后天獲得的？語言是如何形成和發(fā)展的？語言本身服從一些怎樣的規(guī)律？無數(shù)的不解之謎等待著科學(xué)家來回答。

　　計(jì)算語言學(xué)，或者自然語言處理，既是一門科學(xué)，也是一門應(yīng)用技術(shù)。從科學(xué)角度說，像其他計(jì)算機(jī)科學(xué)一樣，它是一種從模擬角度來研究語言的學(xué)科。自然語言處理并不直接研究人類語言的機(jī)制，而是試圖讓機(jī)器去模擬人類的語言能力。如果說計(jì)算機(jī)擁有了像人一樣的語言能力，從某種角度，我們就可以說，我們理解了人類的語言機(jī)制。由于理解自然語言需要關(guān)于外在世界的廣泛知識以及運(yùn)用操作這些知識的能力，所以自然語言處理是一個(gè)人工智能完備（AI-complete）的問題，并被視為人工智能的核心問題之一。

　　劉群：這句話有一定的道理。有人把人的智能分為三大類：感知智能、運(yùn)動智能和認(rèn)知智能。

　　第一，感知智能，包括聽覺、視覺、觸覺等；最近兩年，深度學(xué)習(xí)的引入大幅度提高了語音和圖像的識別率，所以計(jì)算機(jī)在感知智能層面已經(jīng)做得相當(dāng)不錯(cuò)了，在一些典型的測試下，達(dá)到或者超過了人類的平均水平。

　　第二，運(yùn)動智能，指能夠在復(fù)雜的環(huán)境中自由行動的能力。運(yùn)動智能是機(jī)器人研究的核心問題之一。

　　第三，認(rèn)知智能屬于最高級的智能活動。動物也具有感知智能和運(yùn)動智能，但在認(rèn)知智能方面，卻明顯低于人類。認(rèn)知智能是包括理解、運(yùn)用語言的能力，掌握知識、運(yùn)用知識的能力，以及在語言和知識基礎(chǔ)上的推理、規(guī)劃和決策能力。認(rèn)知智能中最基礎(chǔ)也是最重要的部分就是語言智能，研究語言智能的學(xué)科就是自然語言處理。

　　自然語言處理的研究對象是人類語言，如詞語、短語、句子、篇章等。通過對這些語言單位的分析，我們不僅希望理解語言所表達(dá)的字面含義，還希望能理解說話人所表達(dá)的情感，以及說話人通過語言所傳達(dá)的意圖。沒有成功的自然語言處理，就不會有真正的認(rèn)知智能。

　　自然語言理解和處理也是人工智能中最難的部分。比如一幅圖像，改變像素，或者一個(gè)局部，對整個(gè)圖像的內(nèi)容影響并不太大。但文字就不一樣了，很多情況下，一句話中改變一個(gè)字，意思會完全不一樣。

　　很多人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在圖像識別領(lǐng)域，已經(jīng)獲得了很大的成功，但在自然語言處理領(lǐng)域，還處于起步的階段。比如說，風(fēng)格的生成�，F(xiàn)在人們很容易把一幅畫轉(zhuǎn)變成梵高的風(fēng)格，但要把一段話轉(zhuǎn)換成莎士比亞風(fēng)格，還沒有技術(shù)能夠做得很好。

　　所以，有些學(xué)者把自然語言處理稱為“人工智能皇冠上的明珠”，是很有道理的，我非常認(rèn)同這種說法。

　　劉群：我認(rèn)為自然語言處理今后面臨的主要問題是兩個(gè)。

　　一是語義理解，或者說知識的學(xué)習(xí)，或常識的學(xué)習(xí)問題。這是自然語言處理技術(shù)如何變得更“深”的問題。盡管常識的理解對人類來說不是問題，但是它卻很難被教給機(jī)器。比如我們可以對手機(jī)助手說“查找附近的餐館”，手機(jī)就會在地圖上顯示出附近餐館的位置。但你如果說“我餓了”，手機(jī)助手可能就無動于衷，因?yàn)樗�缺�?ldquo;餓了需要就餐”這樣的常識，除非手機(jī)設(shè)計(jì)者把這種常識灌入到了這個(gè)系統(tǒng)中。但大量的這種常識都潛藏在我們意識的深處，AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者幾乎不可能把所有這樣的常識都總結(jié)出來，并灌入到系統(tǒng)中。

　　二是低資源問題。所謂無監(jiān)督學(xué)習(xí)、Zero-shot學(xué)習(xí)、Few-shot學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，本質(zhì)上都是為了解決低資源問題。面對標(biāo)注數(shù)據(jù)資源貧乏的問題，譬如小語種的機(jī)器翻譯、特定領(lǐng)域?qū)υ捪到y(tǒng)、客服系統(tǒng)、多輪問答系統(tǒng)等，自然語言處理尚無良策。這類問題統(tǒng)稱為低資源的自然語言處理問題。對這類問題，我們除了設(shè)法引入領(lǐng)域知識（詞典、規(guī)則）以增強(qiáng)數(shù)據(jù)能力之外，還可以基于主動學(xué)習(xí)的方法來增加更多的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，以及采用無監(jiān)督和半監(jiān)督的方法來利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)，或者采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法來使用其他任務(wù)，甚至其他語言的信息，還可以使用遷移學(xué)習(xí)的方法來利用其他的模型。這是自然語言處理技術(shù)如何變得更“廣”的問題。

　　劉群：答案很明確，就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入。

　　基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法從根本上改變了自然語言處理技術(shù)的面貌，把自然語言處理問題的定義和求解從離散的符號域搬到了連續(xù)的數(shù)值域，導(dǎo)致整個(gè)問題的定義和所使用的數(shù)學(xué)工具與以前完全不同，極大地促進(jìn)了自然語言處理研究的發(fā)展。

　　在深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入自然語言處理之前，自然語言處理所使用的數(shù)學(xué)工具跟語音、圖像、視頻處理所使用的數(shù)學(xué)工具截然不同，這些不同模態(tài)之間的信息流動存在巨大的壁壘。而深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，把自然語言處理和語音、圖像、視頻處理所使用的數(shù)學(xué)工具統(tǒng)一起來了，從而打破了這些不同模態(tài)信息之間的壁壘，使得多模態(tài)信息的處理和融合成為可能。

　　總之，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，使得自然語言處理達(dá)到了前所未有的水平，也使得自然語言處理應(yīng)用的范圍大大擴(kuò)展�？梢哉f，自然語言處理的春天已經(jīng)來臨。

　　劉群：AI研究對硬件的需求是無止境的。可以說，貧窮限制了想象力，硬件限制了模型。只有在更好的硬件條件下，科學(xué)家才能嘗試更復(fù)雜的模型，才能發(fā)展出更新更好的方法。

　　我不覺得自然語言處理對框架和硬件有獨(dú)特的需求，自然語言處理的需求跟其他AI研究的需求應(yīng)該是類似的，更多的內(nèi)存、更高的帶寬、更多的并行、更高的速度，永遠(yuǎn)都是需求的。有了這些，針對自然語言處理問題做一些特定的優(yōu)化，并不是太大的問題。

　　劉群:2018年自然語言處理研究領(lǐng)域最令人驚艷的成果是預(yù)訓(xùn)練語言模型，這包括基于RNN的Elmo和基于Transformer的GPT和Bert。預(yù)訓(xùn)練語言模型的成功充分證明了我們可以從海量的無標(biāo)注文本中學(xué)到大量潛在的知識，而無需為每一項(xiàng)自然語言處理任務(wù)都標(biāo)注大量的數(shù)據(jù)。

　　在應(yīng)用方面，Google演示的Duplex技術(shù)讓人耳目一新。與此同時(shí)，國內(nèi)幾個(gè)公司提供的會議同聲翻譯技術(shù)也令人印象深刻，語音同傳雖然還有很多錯(cuò)誤，與人類同聲傳譯相比還有很大差距，但其實(shí)用性已經(jīng)毋庸置疑。這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用在幾年前還難以想象，在這么短時(shí)間內(nèi)就達(dá)到了現(xiàn)在這樣可以初步實(shí)用的水平，真是非常出乎意料。

　　劉群：華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室的自然語言處理研究主要包括三個(gè)大的方向：語音技術(shù)、機(jī)器翻譯和對話技術(shù)。

　　諾亞方舟的自然語言處理技術(shù)，已經(jīng)開始在華為的各種產(chǎn)品和服務(wù)中獲得廣泛的應(yīng)用。以大家日常使用的華為手機(jī)為例，華為的手機(jī)語音助手就集成了諾亞方舟的語音識別和對話技術(shù)。諾亞方舟的機(jī)器翻譯技術(shù)支持了華為內(nèi)部海量的技術(shù)資料的翻譯。諾亞方舟基于知識圖譜的問答技術(shù)為華為的全球技術(shù)支持系統(tǒng)（GTS），提供了快速準(zhǔn)確地回答復(fù)雜技術(shù)問題的能力。

　　諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室的自然語言處理在研究方面也取得了突出的成果。我們在自然語言文本匹配、對話生成、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯方面的研究成果被研究者廣泛引用。在NIPS近五年來引用最多的50篇論文中就有一篇是我們的論文，在ACL近五年來應(yīng)用最高的20篇論文中也有我們的一篇論文、引用最高的30篇論文中有我們的3篇論文。

　　劉群：是的。我們已經(jīng)開始在這一領(lǐng)域開展研究了。

　　自然語言處理場景應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化

　　劉群：自然語言處理技術(shù)早已深入我們的日常生活。很多人都沒有意識到，我們每天都在享受自然語言處理技術(shù)提供的便利，比如，拼音輸入法。很多人大概有印象，20年前流行過五筆字型輸入法。但后來，拼音輸入法幾乎完全取代了五筆字型。

　　其實(shí)當(dāng)年五筆字型流行的時(shí)候并非沒有拼音輸入法，那時(shí)的拼音輸入法智能程度非常低，用戶需要為每一個(gè)拼音從大量同音字中選擇正確的漢字，聯(lián)想功能也非常弱，輸入速度非常慢。只有到后來自然語言處理技術(shù)取得了長足的進(jìn)步，統(tǒng)計(jì)語言模型使得我們能夠?yàn)橐婚L串的拼音自動選擇最可能的漢字序列，才使得拼音輸入法最終取代五筆字型，并占據(jù)了漢字輸入法的主導(dǎo)地位。

　　另外，現(xiàn)在的搜索引擎也大量使用了自然語言處理技術(shù)。你在百度或者谷歌搜索“四川的人口”，搜索引擎除了給你一系列相關(guān)的網(wǎng)頁以外，還會直接給出一個(gè)具體的答案，這就用到了自然語言問答技術(shù)。

　　在金融、法律、醫(yī)療健康等領(lǐng)域，自然語言處理技術(shù)也得到了越來越廣泛的應(yīng)用。在金融領(lǐng)域，自然語言處理可以為證券投資提供各種分析數(shù)據(jù)，如熱點(diǎn)挖掘、輿情分析等，還可以進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)分析、欺詐識別等。在法律領(lǐng)域，自然語言處理可以幫助進(jìn)行案例搜索、判決預(yù)測、法律文書自動生成、法律文本翻譯、智能問答等等。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，自然語言處理技術(shù)更是有著廣闊的應(yīng)用前景，如病歷的輔助錄入、醫(yī)學(xué)資料的檢索和分析、輔助診斷等等�，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)資料浩如煙海，新的醫(yī)學(xué)手段、方法發(fā)展迅猛，沒有任何醫(yī)生和專家能夠掌握所有的醫(yī)學(xué)發(fā)展的動態(tài)，自然語言處理可以幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地找到各種疑難病癥最近的研究進(jìn)展，使得病人最快地享受醫(yī)學(xué)技術(shù)進(jìn)步的成果。

　　劉群：會讓大家的生活越來越方便。比如打客服電話，你不用再選擇一大堆的語音菜單。語音助手可以理解你的需求，貼心地幫你完成日常生活中的各種任務(wù)。機(jī)器甚至可以幫你寫報(bào)告、寫詩、寫情書等等。與此同時(shí)，技術(shù)的進(jìn)步也會給我們的生活帶來一些沖擊。比如就業(yè)方面，機(jī)器取代人工會造成一些人失業(yè)。但新技術(shù)的應(yīng)用讓一些職業(yè)消失的同時(shí)，又創(chuàng)造出大量新的就業(yè)機(jī)會。作為個(gè)人應(yīng)該主動積極地想辦法去適應(yīng)這種變化，而不是消極等待和抱怨。