清華大學(xué)朱小燕教授做客雷鋒網(wǎng)沙龍，分享 NLP 和人工智能的那些事兒| AAAI 2017

朱小燕教授在雷鋒網(wǎng)組織的 AAAI 中國之夜活動上進行分享

在雷鋒網(wǎng)組織的 AAAI 中國之夜活動上，AAAI 現(xiàn)任執(zhí)委楊強教授、清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室主任、信息獲取課題組的學(xué)術(shù)帶頭人朱小燕教授、今日頭條實驗室總監(jiān)李磊、iFly.vc 合伙人沈瀚、物靈科技人工智能首席科學(xué)家吳惟心、iPIN 創(chuàng)始人楊洋在現(xiàn)場做了分享。沙龍從下午五點半持續(xù)到晚上九點，據(jù)雷鋒網(wǎng)現(xiàn)場編輯團隊表示，活動氛圍非常熱烈。

本篇是雷鋒網(wǎng)根據(jù)朱小燕教授在現(xiàn)場的分享整理而成。朱小燕教授所在的研究小組近十幾年來在自然語言處理、文本挖掘、問答/對話系統(tǒng)等領(lǐng)域，針對文本信息內(nèi)容，在信息度量、知識表示等方面進行了過深入研究。發(fā)表論文100余篇，曾經(jīng)獲得Coling2010最佳論文、ACL2012最佳學(xué)生論文。目前主要工作圍繞基于知識的智能信息獲取、基于語義的信息服務(wù)展開。

| 信息能夠度量，知識能夠計算

互聯(lián)網(wǎng)為人類生活帶來了翻天覆地的變化。我們都覺得互聯(lián)網(wǎng)是無所不能的，大家都說內(nèi)事找百度，外事找 Google。但是，經(jīng)過一段時間的研究，我們發(fā)現(xiàn)，實際上從互聯(lián)網(wǎng)上用搜索技術(shù)能夠直接得到的信息最多也就是70-80%。因為，有些表達結(jié)果的內(nèi)容不是簡單地，以顯性的形式放在那里，而是要通過邏輯分析推理才能夠得到的。人類最偉大的地方是發(fā)明了文字。它將語言記錄下來，文字描述的內(nèi)容中蘊含了豐富的知識沉淀，代代相傳，是的人類能夠 “站在巨人的肩膀上”去了解這個世界，推動這個世界發(fā)展。如果在對互聯(lián)網(wǎng)信息處理的時候，不使用知識，而僅僅是依賴互聯(lián)網(wǎng)表面的內(nèi)容的話，就會像現(xiàn)在女孩家里的東西一樣，買買買，但是買了之后沒有很好分類、入庫、管理。不停的堆積，很多東西很快就找不到了，也就不去找了，再去繼續(xù)地買買買……即影響使用時的效率，又造成無比的浪費。因此，現(xiàn)代的智能信息處理必須要充分地利用各種知識。

我們現(xiàn)在生活在信息社會，信息如何表示、信息與信息之間的關(guān)系如何度量（使用什么度量衡，什么叫大小，什么叫相似？）人類的知識絕大多數(shù)是以文字形式存儲的。知識如何表示、知識與知識之間的關(guān)系如何計算？這些問題在信息社會，尤其在全社會都非常迫切地希望利用AI技術(shù)進行智能信息處理的今天，變得越來越重要。

因此我們曾經(jīng)提出過一個努力的目標：信息能夠度量，知識能夠計算。現(xiàn)在主要工作之一也在做各種努力使得智能信息處理系統(tǒng)能夠建立在知識庫的基礎(chǔ)上，對知識進行各種處理和調(diào)用，使之能夠在系統(tǒng)計算框架中起到應(yīng)有的作用。

| 對從業(yè)者的建議

此外，朱小燕教授還以一名被咨詢者的角度分享了她本人對從業(yè)者的一些建議。要做好AI+，以下四個方面需要注意：

• 第一， 要想“+”人工智能，企業(yè)本身就需要清楚自己到底想要AI為你改變些什么。希望“+AI”后面產(chǎn)生什么變化（結(jié)果），比如產(chǎn)品想換個大方向還是換一個新面孔？ 用它來創(chuàng)業(yè)，你必須要清楚所做的是否能夠真正體現(xiàn)人工智能的特色。 這樣人工智能工程師才會能幫你。

• 第二，要跟人工智能專家溝通。目前的AI技術(shù)絕對是有可為而且有可不為的。有的成熟了，有的還在嘗試甚至是幻想階段。產(chǎn)品設(shè)計時要用成熟的技術(shù)才有可能達到實用效果，產(chǎn)品才能上線。或者就是在大企業(yè)研究院做概念產(chǎn)品，也行。例如，在學(xué)術(shù)界，現(xiàn)在的最先進的機器人靈巧操作必須是觸覺、視覺、控制，甚至還有語音的交互的多模態(tài)融合系統(tǒng)才是有挑戰(zhàn)性的。國際比賽，十樣?xùn)|西堆放在一起，在視覺引導(dǎo)下兩個小時抓起來四個就是第一，有好幾個組一個都沒抓起來。因為指示要抓礦泉水瓶，抓起來香蕉，不算成功，要眼手配合，眼指揮手上下左右自由行動靈巧抓取才行?，F(xiàn)在的機器人多任務(wù)靈巧操作/抓取離實用還有一定距離了。期待機器人（臂）像人甚至像猴子那樣在樹枝上采摘蘋果，是不太現(xiàn)實的。而且也沒必要。實際產(chǎn)品沒必要要求做多維度靈巧抓取，3-4個維度就可以了，看起來沒有電影里的機器人那么酷，但是能夠比較好地完成自動采摘任務(wù)。有公司已經(jīng)設(shè)計出產(chǎn)品，看起來挺靠譜。

• 第三，關(guān)于數(shù)據(jù)。大家會覺得有很多（大）數(shù)據(jù)。但是需要考慮一下：這些數(shù)據(jù)你真的能拿到嗎？即便在手真的好用嗎？之前有個世界五百強的企業(yè)跟我們說手上有很多數(shù)據(jù)，確實是。而且提出的任務(wù)也是非常符合人工智能信息處理的場景的。但是項目開始后不斷發(fā)現(xiàn)問題，幾經(jīng)周折，第一期的數(shù)據(jù)終于到手，不過，從中提取出來的有用信息基本上是 0。這個任務(wù)可真是“任重而道遠”，值得慶幸的是最終應(yīng)該能夠完成。數(shù)據(jù)處理的時間和資源消耗是非常大的，而且在一些場景下是一時的，在另一些場景下將會是永遠的，沒有一定的經(jīng)濟實力和思想準備，是很困難的。另一方面如果數(shù)據(jù)與時間相關(guān)與社會媒體內(nèi)容相關(guān)，比如社會輿情數(shù)據(jù)，就更要考慮數(shù)據(jù)獲取的穩(wěn)定性，如果不能及時第一手拿到或者產(chǎn)生數(shù)據(jù)，萬一被人掐住，可能會直接威脅到產(chǎn)品的生命。

• 第四，通用人工智能是很難的。語音處理是通用性比較好的一個領(lǐng)域，圖像其次。文字是語言語義的沉淀積累，現(xiàn)在要在其上邊在做語義處理，就是更加具有挑戰(zhàn)性的了。我們現(xiàn)在在做的問答對話系統(tǒng)，也想做成通用的。但是一句話叫隔行如隔山啊，做什么都能干的東西是挺困難的。另外一個方面，還需要注意的是在領(lǐng)域?qū)＜液图夹g(shù)專家之間要有一個溝通，有很多領(lǐng)域?qū)Ｓ械谋磉_形式在面向大眾的產(chǎn)品中是難以被理解的。

如果說到有什么可發(fā)展的地方，我個人期待語音再往前邁一步，使得我們60歲以上的尤其是南方老人也能夠比較自如地使用語音與機器交互了，那么在居家養(yǎng)老領(lǐng)域應(yīng)該能夠有更好的產(chǎn)品出來。語音技術(shù)和產(chǎn)品在別的方向上很好，但是離用到老人使用還差那么一點點，就這樣一點點就很重要。對于孩子而言，這個東西怎樣才能讓他們不是玩了兩天就膩了，而是成為他們真的意義上的一個陪伴，這還真挺難的，挑戰(zhàn)不在技術(shù)。

| NLP 學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)有何不同

在分享的最后，雷鋒網(wǎng)還向朱小燕教授請教了做 NLP 學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)有什么不同的問題。

朱小燕教授說做計算機應(yīng)用領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究，內(nèi)容應(yīng)該是跳起來能夠夠得著的，當下不那么踏實，但是，條件好了就能夠使用。比如某研究院說要做能夠觀察人的面部表情情感變化，做能夠進行情感交流的機器人。作為研究可以，作為概念產(chǎn)品可以試試，作為賺錢的產(chǎn)品就比較困難了。首先你就要叫計算機知道什么叫表情變化，大喜大悲容易，平時的細微表情變化就難了。又有多少人會察言觀色，會到什么程度？家庭陪伴機器人假定的服務(wù)對象多半是老人，老人臉上就更不容易識別出喜怒哀樂的變化了。這些做研究是可以，有能力的企業(yè)可以做這樣的研究做基礎(chǔ)沉淀和展示，但是做產(chǎn)業(yè)就要想清楚了。再比如做陪伴老人的機器人產(chǎn)品。如果是行走機器人就要想清楚，機器人腿腳不方便，老人腿腳也不方便，兩個腿腳不方便的在一起（笑）。這個東西還有不少問題需要解決。但是研究肯定是可以的。