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( 七 )_原创不易请随手点击关注本文由Rehoo团

在许多情况下， NLG与NLP密切相关，与NLP一样，它是一个非常广阔的领域，可能涉及不同程度的复杂性。 NLG的基本级别有一些非常有趣的用途。例如， NLG可以将图表和电子表格转换为文本描述。像Siri和Alexa这样的AI助手也使用NLG来生成对查询的响应。 Gmail的自动填充功能以非常有趣的方式使用NLG 。当您输入句子时， Gmail会向您提供完成句子的建议，您可以通过按Tab键或点击它来选择。该建议考虑了你的信的一般主题，这意味着也涉及NLP 。

一些出版物正在使用AI来编写基本的新闻报道。这些新闻写作机器人背后的技术是NLG ，它通过分析人类记者用来撰写报告的风格，基本上将事实和数字转化为故事。它无法提出新的想法，编写能够讲述个人经历和故事的功能，或撰写介绍和阐述意见的专栏。另一个有趣的案例研究是Google的Duplex 。谷歌的AI助手将人工智能的能力和极限都放在人类语言的掌握之上。 Duplex以非常出色的方式结合了语音到文本， NLP ， NLG和语音合成，使许多人相信它可以像人类那样进行交互。

但Google Duplex它将擅长执行公司演示的任务类型，例如预订餐厅或在沙龙预约。这些是问题空间有限且可预测的领域。但是Duplex并不了解其对话的背景。它只是将人类语言转换为计算机命令，将计算机输出转换为人类语言。它无法就抽象主题进行有意义的对话，这可能会带来不可预测的方向。