不要高估AI对人类语言的理解 我们需要承认深度学习的局限性( 六 )

NLP的一个有趣用途是Gmail的智能回复功能 。 Google会检查电子邮件的内容并提供答案建议 。 该功能的范围有限 , 仅适用于简短答案有意义的电子邮件 , 例如Google的AI算法检测到预定的会议或发件人希望简单的“谢谢”或“我会看一下” 。 但有时候 , 它提供了非常简洁的答案 , 可以节省您几秒钟的打字 , 特别是如果你在移动设备上 。

但是 , 仅仅因为智能扬声器或AI助手可以响应不同的天气问题 , 这并不意味着它完全理解人类语言 。 目前的NLP实际上只是善于理解具有非常明确含义的句子 。 AI助手在执行基本命令方面变得越来越好 , 但如果您认为可以与他们进行有意义的对话并讨论抽象主题 , 那么您会感到非常失望 。

用人类语言说话

NLP的另一面是自然语言生成(NLG) , 这是一种AI学科 , 它使计算机能够生成对人类有意义的文本 。 此领域也受益于人工智能的进步 , 特别是在深度学习方面 。 NLG算法的输出可以显示为文本 , 如聊天机器人 , 或通过语音合成转换为语音并为用户播放 , 如智能扬声器和AI助手所做的那样 。

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