機器人真的能聽(tīng)懂人類(lèi)語(yǔ)言嗎？

　　如何讓機器人理解人的語(yǔ)言？今天讓我們聽(tīng)聽(tīng)科幻作家夏笳是如何為我們解讀的吧！

　　1.機器人在科幻與現實(shí)中差距有多大？

　　很多科幻作品里的AI（人工智能）都可以具有人類(lèi)的情感、意志和思想。這些AI或者善良而忠誠，是人類(lèi)最好的朋友；或者冷酷無(wú)情，對人類(lèi)充滿(mǎn)惡意。這些類(lèi)型似乎變成了一種套路，難以出新。其實(shí)，在當前的AI研究領(lǐng)域，依舊存在著(zhù)許多人類(lèi)可以輕松做到而機器卻很難做到的事情。

　　2.如何才能真正反映AI的智能水平？

　　譬如說(shuō)，在2013年的一次國際會(huì )議上，來(lái)自多倫多大學(xué)的計算機科學(xué)家赫科特·勒維克發(fā)表了一篇論文，對著(zhù)名的“圖靈測試”提出了批評和挑戰。他認為類(lèi)似這樣的人機博弈其實(shí)并不能真正反映AI的智能水平。對于A(yíng)I來(lái)說(shuō)，真正構成挑戰的是這樣的問(wèn)題：

　　凱特對安娜說(shuō)“謝謝”，因為她溫暖的擁抱讓她感覺(jué)好多了。——是誰(shuí)感覺(jué)好多了？

　　A、凱特　　　　　　　　B、安娜

　　類(lèi)似這樣的問(wèn)題，都是根據一種名為“代詞回指”的語(yǔ)言現象設計的。要判斷“她”究竟是指代誰(shuí)，需要的不是語(yǔ)法書(shū)或者百科辭典，而是常識。這些問(wèn)題涉及人類(lèi)語(yǔ)言和社會(huì )交往的本質(zhì)。恰恰是在這些方面，目前AI還遠遠無(wú)法和人類(lèi)相比。

　　3.制造能正確“理解”人類(lèi)語(yǔ)言的機器人有多難？

　　這樣的問(wèn)題意味著(zhù)，制造一臺能與人類(lèi)下棋的機器人很容易，而想要制造一臺能正確“理解”人類(lèi)語(yǔ)言的機器人卻很難。盡管今天，我們已經(jīng)有了類(lèi)似Siri這樣的智能語(yǔ)音軟件，能夠回答人類(lèi)提出的許多問(wèn)題。然而，這些問(wèn)題的答案要么可以在網(wǎng)絡(luò )上檢索到，要么是由程序開(kāi)發(fā)者“教”給它的。如果你問(wèn)Siri一個(gè)簡(jiǎn)單卻冷僻的問(wèn)題，譬如“短吻鱷能參加百米跨欄嗎？”，那么它恐怕只能給你一堆與短吻鱷或者百米跨欄相關(guān)的搜索結果。

　　4.如何讓機器人理解人類(lèi)的語(yǔ)言？

　　如何讓機器人理解人類(lèi)的語(yǔ)言，這樣看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題，是值得在科幻小說(shuō)里被討論的。在我的作品《黑屋》中，設想了一種具有語(yǔ)言學(xué)習能力的機器玩具：“這些憨態(tài)可掬的小海豹是一家國內實(shí)驗室設計的人工智能玩具，它們可以像剛出生的嬰兒一樣，從零基礎開(kāi)始學(xué)人說(shuō)話(huà)，并在三個(gè)月至半年后達到大約五歲小孩子的語(yǔ)言水平。接下來(lái)，你就可以訓練小海豹成為你專(zhuān)屬的智能語(yǔ)音助手，幫你管理房屋、交通、購物、通信以及其他各種大小雜務(wù)事。最妙的是，小海豹的學(xué)習能力可以讓它聽(tīng)懂各種冷僻的方言和小語(yǔ)種，并實(shí)現最大限度的個(gè)性化。”

　　在這些故事里，機器人并不僅僅是人類(lèi)的工具。如果你想要小海豹為你服務(wù)，那么首先需要付出耐心去教它說(shuō)話(huà)。就像人和人之間的關(guān)系要靠交流來(lái)建立和維系一樣，人和機器之間也同樣如此。