脑虽然是迄今已知的最为复杂的结构,规模庞大,但仍然是一个复杂度有限的物理结构:拥有约一千亿个神经元,每个神经元通过数千甚至上万个神经突触和其他神经元相连接。采用神经科学实验手段,从分子生物学和细胞生物学层次解析大脑神经元和突触的物理化学特性,理解神经元、突触的信号加工和信息处理特性。
大家可以仔细想一下这样的场景,当两个人进行沟通,其中一个人去理解对方所讲的对话内容并从中获得信息,接着采取了一些动作,那么最终对这个人产生了影响,其实这个过程就是一个典型的自然语言处理过程。
人类社会的发展是从农业社会到工业社会,到现在是信息社会。提到信息社会会想到信息爆炸,有各种各样的名词出现,比如现在处于大数据时代、信息时代、有数字经济,人工智能非常热。大家有时是不是很迷惑,到底我们处于什么样的时代?其实所有这些从数据到信息、到知识、到智能都是信息时代的标志,它们之间到底有什么区别?数据是什么?信息是什么?知识是什么?
数据是对事实的记录,对我们所看到的主观世界或客观世界事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示,以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
信息是在数据基础上进行加工,能够传达你想听到的和我所讲的。你听到我讲的以后,就知道我讲的什么意思了。信息是具有时效性的、有一定含义的、有逻辑的、经过加工处理、对决策有价值的数据流,也就是加工后有逻辑的数据。
知识是什么?小时候学的数学、化学、物理的定义和证明就是知识。知识就是在信息基础上进行抽象、凝练、总结、归纳、演绎,使其有价值的部分沉淀下来,可以结构化、传承、抽象,有价值的信息就转变成知识。
语音识别人机自然语言也可以通过文字输入完成,但语音交互的优势更加明显。它可以解放双手和双眼,可以不受距离限制等等。
语义理解语义理解是人机自然语言交互的核心技术。人机自然语言交互是个思辩的过程,是人工智能。语义理解需要机器人大脑去完成。
海量内容机器人需要和人一样去学习知识,理解知识。什么是知识呢?只有把非格式化的数据变成格式化的知识,才能为机器人所用。原来互联网和移动互联网的内容都要根据机器人的需要而改变。
硬件支持随着技术和内容的问题得到解决,机器人将会变得更加实用和更加强大。人工智能最终体现两方面,一个是感知;一个是认知。语音识别和图像处理属于典型的感知问题;而自然语言处理和理解,是一个认知的过程。自然语言理解被认为是认知智能的核心难题。
谛听坚信人工智能将是互联网的最后一战,机器人将成为最先进的生产力,而语音语义将是人工智能的根。
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原文标题:自然语言交互是新机遇、新课题,有许多障碍需要突破。
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