果壳网|为什么人工智能各种完爆人类，但依旧听不懂你在说什么？( 二 )
人类：我准备去上小提琴课
米娜：你学了多久？
人类：刚刚开始一个月！
米娜：太棒了 ， 你真了不起！你为什么要学小提琴？
人类：额 ， 再过两个月是我女朋友的生日 ， 我想在她的生日晚会上拉一曲！给她一个惊喜 。
米娜：生日和惊喜之间有什么关系？
无独有偶 ， 这种尴尬的局面也曾发生在GPT-3身上：
科研人员：你给自己倒了一杯蔓越莓果汁 ， 然后你又心不在焉地往里面加了一茶匙葡萄汁 。 它看上去很正常 。 你试着闻了闻它 ， 但是由于你得了重感冒 ， 你并闻不出任何气味 。 你现在非常渴 ， 所以……
GPT-3：所以你把这杯混合果汁喝了下去 。 你现在挂掉了 。
一向“唱衰”人工智能语言处理技术的纽约大学教授 ， 机器学习初创公司CEO加里·马库斯（Gary Marcus）说 ， 像GPT-3这样的AI语言学习模型 ， 根本不理解自己在说什么 ， 在接到外部输入的信息后 ，它只不过是利用算力在自己海量语言资讯库中检索那些与输入信息相关的高频词汇 ， 再按照某种机械的算法逻辑拼凑出一个似是而非的答案 。 例如 ， 虽然GPT-3能创造那些“莎士比亚”风格诗歌 ， 但如果你和它较真 ， 输入一些背景模糊、关系复杂的事物 ， 再让它给出一个合理解决方案 ， 人工智能就要露馅了 。 所以很遗憾 ， 距离实现“像人类一样用语言交流” ， 人工智能还有很长的路要走 。
为什么AI不会“说人话”？
我们不禁纳闷 ， 人工智能已经能在国际象棋、电子游戏和模拟空战中轻松战胜人类 ， 为何在对话中依旧如此笨拙？加州大学伯克利分校的斯图尔特·罗素教授在刚出版的《人类相容：人工智能与控制问题》一书中给出了一个答案： 人工智能已经非常“聪明”（Clever）,但还不够聪慧（Smart） ， 前者得益于强大的芯片计算能力和数据库 ， 而要实现后者 ， 则要依靠逻辑推理能力 ， 乃至基于“常识”的判断 ， 而这些依旧是人类独有 ， 机器无法逾越的能力门槛 。
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现有学习框架和算法 ， 使得人工智能仅靠数据 ， 无法以人类逻辑来处理和理解人类语言 | www.techrepublic.com
具体到人工智能对于语言的处理上 ， 罗素提出了一个有趣的比喻——“中文房间”：一个不懂中文 ， 但学习能力超强的人坐在一间充斥着中文语法书的房间里 ， 每当门外塞进一张写着中文问题的纸条 ， 他就通过查阅语法书 ， 在另一张纸条写上一个自己力所能及的中文回答送出去 。
看到这里 ， 大家可能已经明白 ， 这个“不懂中文的人” ， 就是人工智能 ， 而“中文”则象征一切人类的日常语言和常识 ， 语法书则是人工智能科研人员利用计算机语言所搭建的学习框架和逻辑 。
问题在于 ， 这些“语法书”并不完美 ， 语言过于复杂和随意 ， 很难还原成一系列严格的规则 ， 也很难被机械逻辑所量化 ， 即使最先进的神经网络 ， 仍然无法从句子层面理解单词的含义 ， “它会觉得‘一个人咬了那只狗’和‘一只狗咬了那个人’表达了完全相同的意思” 。
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一个帮助人工智能理解人类语言结构的树形结构案例 ， 动词词组 ， 名词词组和介词词组被拆分 ， 单词则按照逻辑联系强弱进行再分组 | https://www.nltk.org
如果要想让人工智能用“人类思维模式”来理解语言 ， 现有的初步解决方案是在机器学习中 ， 加强语言结构中某些元素的权重 ， 比如突出“主语”、“动词谓语”和“宾语” ， 让单词之间的逻辑关系呈“树形”分布 ， 有些单词之间的联系强 ， 有些则弱 ， 从而使得人工智能能够很好地学习上下文理解 ， 以及辨识出两个相隔很远的单词之间的关系 。
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