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雷鋒網(wǎng)按：9月8日。二十國（G20）智慧創(chuàng)新論壇在深圳召開，大會共設置了人工智能、大數(shù)據(jù)、精準醫(yī)療在內(nèi)的13個板塊。
其中在人機交互的板塊里，百度的"小度機器人”和Hanson Robotics的“Han”同臺，展示人工智能領域自然語言處理技術的現(xiàn)階段水平。
雷鋒網(wǎng)整理發(fā)現(xiàn)，小度機器人誕生于2014年，2014年9月16日江蘇衛(wèi)視的芝麻開門首次亮相。小度機器人集成自然語言處理、對話系統(tǒng)、語音視覺等技術，能與用戶進行信息、服務、情感等方面的交流服務。另一個同臺對話機器人“Han”是表情機器人Hanson Robotics的作品，“Han”是仿生機器人，其皮膚是使用仿生皮材料制成，有著人類外形以及能夠模仿人類的表情。在現(xiàn)場當中“Han”做出的生氣、開心、沮喪、思考、驚恐五個表情，與人類相仿。在“Han”和小度機器人的交互中，小度探測出了“Han”的活體程度非常低。
其中百度技術委員會主席吳華也主席了本次活動，并發(fā)表主題為自然語言處理技術和應用的演講，介紹了小度機器人背后的技術，雷鋒網(wǎng)在不改變原意的基礎上進行編輯。
以下為吳華的演講實錄：
大家好，小度體現(xiàn)了能聽、能看、能說、能動等能力，其實背后是百度人工智能在支撐小度，比如說語音技術、視覺技術和自然語言技術。能使機器和人用自然語言進行交互，一直是人工智能的夢想。要實現(xiàn)這一夢想，自然語言處理技術是非常關鍵的。所以今天我匯報的主題是“自然語言處理技術和應用”。
我們知道自然語言處理技術是為了實現(xiàn)人和計算機或者機器之間，通過自然語言溝通，這里面主要包含語言理解和語言生成。在這基礎上，我們可以支撐三大應用系統(tǒng)，比如說機器翻譯、問答系統(tǒng)以及對話系統(tǒng)。
首先，我們來看一下自然語言處理技術的發(fā)展里程碑，自然語言處理技術主要有三個發(fā)展期：萌芽期、發(fā)展期以及繁榮期。自然語言處理技術發(fā)展的歷史，就是一部機器翻譯的發(fā)展史，1947年，在發(fā)布了機器翻譯備忘錄之后，提出了基于規(guī)則、實例和統(tǒng)計的方法。近年也提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯系統(tǒng)，而這些技術的發(fā)展促進了機器翻譯質(zhì)量的提高，也加速了機器翻譯的商業(yè)進程，比如說應用于電子商務、多語言翻譯等。同時，在萌芽期發(fā)布了神經(jīng)語言理論，這個理論奠定了在自然語言處理領域的地位。接著是發(fā)展期，首次出現(xiàn)了人機對話系統(tǒng)，在這基礎上，我們有很多規(guī)則方法應用于自然語言處理各個領域。最后是繁榮期，統(tǒng)計方法是重要的主流方法，同時在這個時期，有兩個跨時代的技術突破。2011年，IBM的Watson問答技術首次超過人類得到冠軍。2014年，在圖靈測試的大會上，有聊天程序利用人工智能，通過了圖靈測試。所有技術的發(fā)展都離不開大數(shù)據(jù)的獲得，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達的時代。近年來，人工智能技術進一步發(fā)展，也推進了自然語言技術進程。
比如，今年發(fā)布的新一代的人工智能規(guī)劃，自然語言處理被列為關鍵的共性技術。同時在百度的人工智能布局中，自然語言處理也是關鍵的認知技術?，F(xiàn)在的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，特別是美國的創(chuàng)業(yè)公司，自然語言領域的創(chuàng)業(yè)公司排在首位。在中國的人工智能創(chuàng)業(yè)公司中，自然語言這個領域排在第三位，僅次于視覺和智能機器人。
這些創(chuàng)業(yè)領域包括人機對話，有智能創(chuàng)作、智能客服、輿情分析、內(nèi)容分析、機器翻譯等等。而這些應用的背后，都離不開技術的發(fā)展，尤其是大數(shù)據(jù)和知識獲取越來越容易。同時，機器學習的進展，特別是深度學習的進展，也促進了自然語言的發(fā)展，這三者相輔相成，就促進了自然語言技術的商業(yè)進程。
我們可以通過機器翻譯進程看出，統(tǒng)計機器翻譯在1995年提出，經(jīng)過了15年的發(fā)展，才出現(xiàn)了第一個大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)翻譯系統(tǒng)。但是在神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯的方法提出之后，一年就出現(xiàn)了大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡翻譯系統(tǒng)，之后各個大公司都發(fā)布了神經(jīng)網(wǎng)絡翻譯系統(tǒng)。這個翻譯系統(tǒng)質(zhì)量的提升，也促進了自然語言技術的發(fā)展。盡管這個自然語言技術得到了發(fā)展，但是，我們的目標是希望讓機器像人一樣思考。
在這個過程中，我們做了哪些努力？比如說我們在智能交互、智能創(chuàng)作以及智能推進中，推薦應用中，自然語言處理技術都起到了舉足輕重的作用。首先我們來介紹智能交互，比如在百度、Google、微軟、Facebook都發(fā)布了智能助手，或者是聊天的程序，其實最終目標都是為實現(xiàn)人和機器之間的交互。同時這種交互的承載裝置也發(fā)生了變化，比如說亞馬遜的Echo音箱，還有機器人的形式。應用領域或者應用場景也發(fā)生了變化，可以在車載中，在汽車中，在家里，在公共領域。就像我們剛才看到的小度機器人，它現(xiàn)在在百度的大廳里面服務，可以查詢信息，以及跟百度辦公室相關的路線、班車等等信息。
為了實現(xiàn)這樣的人機交互，百度也發(fā)布了讓開發(fā)者更容易入門的交互平臺Unit。這個平臺面向具體任務，面向開發(fā)者，開發(fā)者只要做少量的工作，就可以定制任務。在這平臺中，我們集成了多引擎驅(qū)動的語義理解技術。也就是說，利用這個技術，我們可以實現(xiàn)快速的迭代，持續(xù)學習。
百度Unit已經(jīng)可以應用于各種應用中，比如家具，在電視盒子里面，可以通過語音去交互，查找你想要的節(jié)目，只要動口，不用動手。還有就是幫助考生查詢他填報的高考志愿。還可以應用于智能客服、地圖、語音導航，語音路線查詢等。除了和機器進行對話，我們也希望機器能夠像人一樣創(chuàng)作，可以寫作、做詩等。
除了寫詩以外，我們希望機器人也可以寫文章。機器人通過各種規(guī)劃，主題觸發(fā)、句子的凝練相結(jié)合才能完成寫作。比如在寫文章之前，需要基于用戶感興趣的文章并構(gòu)建熱點，然后完成脈絡梳理以及文章的生成，最后發(fā)布在百家號。
除了寫詩和寫文章以及對話，我們也希望能實現(xiàn)人工智能推薦。我們的主要目標是實現(xiàn)“即搜即得”，搜索是主動行為，而智能推薦是一個被動行為，我們希望用戶能夠從浩瀚資源的過程當中得到有價值的內(nèi)容。而要實現(xiàn)個性化推薦，就要在用戶興趣和信息之間建立橋梁，而這個橋梁是我們所說的標簽圖譜，給用戶和文檔上同樣的標簽。舉個簡單的事例，在這個標簽（系統(tǒng)）里面我們有主題標簽，有話題標簽，有事例標簽等，這些標簽之間建成了一個網(wǎng)絡，其之間有關聯(lián)，關聯(lián)的強度都是自動從文檔的挖掘或者用戶行為中挖掘才獲得這樣關聯(lián)的強度。這些關聯(lián)的強度我們會用在智能推薦以及個性化推薦，在話題的聚合以及關聯(lián)推薦中，形成百度的首頁，通過手機百度首頁可以看到，底下的文章都是通過這樣的方式來推薦的。
這些自然語言處理的技術已經(jīng)發(fā)布在百度的人工智能平臺上，大家可以通過百度的網(wǎng)站獲取，網(wǎng)站包括自然語言處理技術、語音技術、視覺技術、用戶畫像等60多種人工智能的技術，百度希望大家跟各個合作伙伴能共同舉起人工智能的大旗，造福人類生活。
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