宾夕法尼亚大学教授Dan Roth：如何让机器人更懂我们说的话？

1月28日，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China于北京正式召开。宾夕法尼亚大学教授Dan Roth出席并做主题演讲。

Dan Roth表示，我们接触到的绝大多数数据是非结构性的，如何建立一个系统去分析他们，是自然语言处理领域近期的一个重要任务。

但是非结构性的数据处理很难，今天的自然语言处理依然是一个具有挑战性的领域。我们虽然有不同分类方法来解决文本分类问题，但这些都不成熟。除此之外，还有许多其他挑战，包括推理，适应性训练，因为现在的模型大多不具有普适性。以及最大的挑战是——监督——赋予神经网络一个任务，去模拟它，然后收集数据，设置一个模型。由于数据不够，没有办法去训练所有的模型。

“尽管还有许多的问题有待解决，但是现在这个领域的现状已经能够帮助我们带来一定的商业成功了。”Dan Roth最后说到。

以下是Dan Roth演讲全文

当我们连接wifi的时候，或者当你在下载的时候，会出现一个提示框询问你是否接受用户协议。这是一份很长的文本，那么你要接受吗？要认同吗？可能你会回答，对，我要接受，哪怕这个时候，可能你还没有读完这份长长的文本。但是这个文本中会涉及很多问题，比如，它会如何利用我的个人信息？不会侵害我的隐私？我们需要了解这些知识，这个文本能不能让用户清楚了解这些相关的保密内容呢？我们现在还没有一种稳定的方法可以去了解整个文本的内容，这就是我们现在遇到的问题。

这个问题不仅是一个科学上的问题。这些文本关乎我们个人信息的安全性，这是每个人都要面对的问题。

我们接触到的绝大多数数据是非结构性的。从科学领域，再到医学、教学、商业、互联网等等，包括我们的邮件都是非结构性数据。这背后的挑战就是，我们如何去了解这些数据的结构，我们如何建立一个系统，可以去分析、利用它们，了解其背后的意义。这就是自然语言处理领域近期，尤其是近几年的一个重要任务。

今天，我来给家解释一下，为什么非结构性的数据处理这么难？我们要采取什么样的措施？

我们从一个简单的故事开始。这是美国二年级学生的一道阅读测试题，有三个名字：Kris Robin、Kiris和Ms. Robin，大家觉得他们是同一个人的名字吗？我想大多数人都觉得不是。为什么不是呢？因为通过阅读理解，大家会觉得其中有一个可能是父亲。虽然这篇文章中没有明确指出这一点，但是大家可以推断出来。这样一道题，有人做对，有人做错，有人可能做的很快，有人则可能会慢一点。那么我们如何帮助计算机快速地做出选择呢？

其实，这个故事中是有很多陷阱的，有的人会被误导。文章中往往有很多的逻辑词，有很多时间节点，比如说三年前五年前，还有一些定性和定量的词语，让我们可以分析和梳理人物之间的关系。哪怕是一个很简单的问题，我们也需要通过逻辑来梳理。这样阅读完一篇简单的文章，我们可以去做一个决定。

对计算机而言，这是一个比较复杂的问题。为什么呢？因为这背后有两层逻辑。表层语言层和底层意义层。语言层具有模糊性，因此可能会产生歧义，所以我们需要去了解它的背景，推测它的言外之意来消除这样的歧义。除此之外，语言层还具有多样性。我们想要表达的每一点，都可以通过不同的方式表达出来。这两个特点就使得语意理解非常困难。

再给大家举一个例子，这里有三篇文本，都提到了芝加哥。我来自芝加哥。我这么说，它可能没有别的意思。但如果我提到芝加哥乐队，或者芝加哥的足球队，或者提到与它相关的专辑。有的文本中甚至不会直接出现芝加哥，但是这些不同的意义点都可以帮我们表达出芝加哥。

传统的编程能力暂时没办法帮助我们解决语言的模糊性问题。所以我们就要利用最新的机器学习去减少文本中的模糊性，去连接语言中的逻辑，去解读背景知识，去识别不同的词汇之间，以最终地消解这种模糊性。

机器学习是解决语言中模糊性和多样性一个必要的工具，在过去几年我们也看到了这个领域的发展。我们有不同分类方法来解决文本分类问题，他们依据不同的规则，使用不同的方法。比如我们会通过打上一个标签对文本进行标记，在标记的过程中对文件进行分类。比如可以通过病例来判断一个患者是否可以复诊，这是一种宏观的分类方法。

人工智能能够帮助我们进行分类，在过去的几年它也取得了长足的发展。这其中不仅有机器学习发展的功劳，还有其他的技术，包括计算能力的发展和储存成本的下降，都促进了机器学习领域的发展，还有新的分类方法的诞生。

大家如果关注这个领域，就会发现现在机器学习分类还不是非常的有效。如果把这些方法比喻成一个魔盒的话，我们要了解这个魔盒中需要什么样的工具和内容。我想强调的就是，我们不仅需要找到方法，更应该了解推理的方法，包括了解原因、假设结果和测试方法。因为推理应该是分类之上的逻辑，让同样的类别在一起进行集成。我们要清楚，一个点是否能推到下一个点，这样才能更好的解决问题、回答问题和进行优化。

自然语言处理现在有很多应用。比如，一个律所需要获得所有人的名字，这些人名都包含在邮件中，有不同的分析邮件的方法，我们该如何确定这些人的名单呢？再比如，一个政界人士要研究气候变化方面的问题，他也找到了很多相关的文本，但是该如何全面的梳理，得到大事件的时间表呢？包括教学系统，是否能够帮助我们初中学生更好的解决几何和数学问题？再比如比传统病历包含更多信息的电子病历我们又该如何利用呢？

我们还没有真正完全解决这些问题，还有许多其他挑战，包括推理，适应性训练，因为现在的模型大多不具有普适性。以及最大的挑战是——监督。

那什么是监督？就是神经网络的监督。我们赋予神经网络一个任务，去模拟它，然后收集数据，设置一个模型。但现在我们发现我们的数据不够，没有办法去训练所有的模型，我们也不太清楚，什么是称为全部的任务。那这种方法就无法升级和进行普适性的应用，它更大程度上是只是一种偶然性的训练。

我们也发现很多的零散信号，我们如何收集这些零散的信号，进行训练模型？传统的文本分类，需要用很多标志性文件去训练一个经典的模型。所以，我们一般要收集一些关键的数据进行标记、进行分类。现在我们考虑的是如何不利用标记的数据，就可以进行快速地分类。但是现在我们不再需要标记数据了，因为我们有对标签的最直接的了解。我们可以直接利用话题、文本进行标记性的重现，以实现对话题的理解。

我还有一个例子，我很喜欢喝咖啡，我想告诉一个机器人这个信息，我就要和它沟通，为它提供一个信息，我要告诉它，我需要什么样的咖啡，让它去了解我的喜好。标准的机器学习的方法，就是为了提供一个有隐喻的文本和很多意义的标记，这样做的成本非常地高昂。换句话说我们要像一个老师一样，通过深入的沟通，为机器人提供信息。这种方法是不可以进行复制的。

现在我们在想为它提供一些非直接性的信号，去训练这个机器人。把这样的信息传递出去，再看一下机器人能做什么事情。如果它按照我的方法和指示做这个咖啡，说明我们的信息传递是非常清晰的，相反说明我们给的是一个不太好的例子。

因此我们现在的挑战就是能不能依赖于这种描述语言，实现信息的传达。我不会告诉你们怎么做，但是我觉得这样一种方式，能够帮助我们进行下一级的技术革命，而且能够实现一些复杂任务的完成。

总结来看，今天的自然语言处理依然是一个具有挑战性的领域。机器学习和推理等都是科学工程以及商业进展的核心。尽管还有许多的问题有待解决，但是现在这个领域的现状已经能够帮助我们带来一定的商业成功了。

来源：凤凰网科技