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[导读] (文章来源:百家号) 对于智能机器人的定义在不同的研发环境下有不同的理解,虽然自然语言处理是人工智能领域重要的研究内容之一,但是并不意味着智能机器人都需要与人进行语言沟通,实际上目前在生

(文章来源:百家号)

对于智能机器人的定义在不同的研发环境下有不同的理解,虽然自然语言处理是人工智能领域重要的研究内容之一,但是并不意味着智能机器人都需要与人进行语言沟通,实际上目前在生产环境下,很多智能机器人之间的沟通更有意义。

目前智能机器人与人的对话在内容上对于场景的要求相对比较高,智能机器人往往会关注于自身的角色任务,对于超出角色任务的交流往往会存在一定的障碍。智能机器人要想与人实现更大范围的交流,在当前的生产环境下也没有太大的意义,简单的说,交流的场景往往会决定交流的内容。

从技术体系结构来看,当前的自然语言处理技术体系要想充分理解人的交流目的(或者诉求),还需要一个“标的物”,这个标的物往往可以通过预设来完成,也可以通过机器学习的方式来生成(动态模型),但是由于技术处理能力的限制(主要是算力、数据和算法),目前自然语言处理通常会采取多种技术相结合的方式,这样的效果也更好一些。

通俗地讲,机器学习与人交流时存在三方面的障碍,其一是语义分析,语义分析还涉及到识别问题;其二是场景匹配,场景匹配往往是基于机器学习来完成的,目的是完成最终的回应决策,这个过程需要大量的训练数据;其三是上下文关联,上下文关联的难度是比较大的,但是这也是交流的重要基础。

自然语言处理本身虽然是一个相对独立的研发方向,但是自然语言处理又离不开机器学习、知识表示和自动推理等技术,同时自然语言处理与计算机视觉的结合也会获取更多的交流信息,这一点目前也是一个研究方向。从当前人工智能行业领域的发展来看,自然语言处理和计算机视觉的研究热度相对比较高,同时这两个方向也是人工智能技术落地应用的重要突破口,相信未来智能机器人与人的沟通体验会不断得到提高。

从近几年研究生的就业情况来看,自然语言处理方向的岗位需求有所调整,其中算法岗位在需求量上有一定程度的下滑,这一点应该引起相关方向研究生的注意。

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