肖燁晗

摘 要 本文首先對人工智能、自然語言生成技術(shù)進行了簡要的介紹，從而對自然語言生成技術(shù)在“微軟小冰”中的應(yīng)用、自然語言生成技術(shù)在漢語言幽默自動生成中的應(yīng)用展開分析，并根據(jù)人工智能與自然語言技術(shù)結(jié)合的實例，總結(jié)了人工智能和自然語言技術(shù)的結(jié)合對生活的改變。

關(guān)鍵詞 自然語言生成；人工智能；微軟小冰；漢語言幽默

中圖分類號 TP3 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）232-0155-02

自然語言生成技術(shù)對人工智能的發(fā)展有多方面的影響，如可以改善人機關(guān)系、方便人機互動等，將人工智能推向另一個更高的層面。本文主要從人工智能概述、自然語言生成技術(shù)概述、自然語言生成技術(shù)在“微軟小冰”中的應(yīng)用和自然語言生成技術(shù)在漢語言幽默自動生成中的應(yīng)用出發(fā)，淺析自然語言生成技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用。

1 人工智能概述

人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新興科學(xué)技術(shù)。它誕生于20世紀(jì)50至60年代，經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸成為了計算機學(xué)科的一個重要分支[ 1 ]。下文將對人工智能發(fā)展史、人工智能的分類、人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域3個方面來介紹人工智能。

1.1 人工智能的發(fā)展史

在1936年，英國數(shù)學(xué)家圖靈（A.M.Turing）提出了著名的圖靈機模型，而之后他又在1950年所發(fā)布的《計算機能思維嗎》一文中，提到了機器能夠思維的論述，為人工智能技術(shù)的發(fā)展方向和模式打下了基礎(chǔ)。1956年，達特茅斯會議（Dartmouth）中第一次提出了“人工智能”這一概念，成為人工智能的起點。60年代，自然語言通訊成為當(dāng)時的研究熱點，這標(biāo)志著人工智能技術(shù)掀開了嶄新的一頁。70年代，經(jīng)過不懈的研究，一批具有專家水平的程序系統(tǒng)相繼問世，知識專家系統(tǒng)飛速發(fā)展。80年代以后，更多的科學(xué)家圍繞人工智能的知識表示、推理、學(xué)習(xí)進行新的研究?，F(xiàn)今，人工智能的應(yīng)用得到了新的推廣，開始向更多更大的方面進行推進。

1.2 人工智能的分類

人工智能可分為強人工智能和弱人工智能兩大類，而“強人工智能”又可分為類人人工智能和非類人的人工智能?！叭跞斯ぶ悄堋敝傅氖遣痪邆渥晕宜伎肌⒆晕彝评?、解決問題能力的人工智能。而“強人工智能”具備了自主感知、自主思維和自主行動的能力。類人的人工智能，機器完全按照人類的思維和行動方式來執(zhí)行；非類人的人工智能則是有特殊的思維和行動方式，不會按照人類的模式來活動。目前，人類所研究的人工智能還處于弱人工智能階段[ 2 ]。

1.3 人工智能的重要領(lǐng)域

經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，人工智能目前有很多的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。智能檢索、模式識別、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中最重要的4個領(lǐng)域，以下將分別介紹這些領(lǐng)域。智能檢索是結(jié)合了人工智能技術(shù)的新一代檢索技術(shù)，可以從現(xiàn)今信息爆炸的時代中準(zhǔn)確的找出我們所需要的信息。智能識別是計算機實現(xiàn)對環(huán)境和個體的自動判讀和處理。目前在文字、語音、指紋的識別，醫(yī)學(xué)診斷的方面有很大的應(yīng)用。專家系統(tǒng)可利用某一領(lǐng)域的專門知識求解專門問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）是由大量神經(jīng)處理單元互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是對人腦的抽象和模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為了獲得一個問題的結(jié)果，而有針對性的解決技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的學(xué)習(xí)能力，可以很好代替人工來完成一些復(fù)雜工作。

2 自然語言生成技術(shù)概述

自然語言生成（Natural Language Generation）是人工智能和計算機語言學(xué)的一門分支，而語言生成系統(tǒng)就是基于語言信息處理的計算機模型。自然語言生成的工作過程是從抽象的概念開始，逐步通過系統(tǒng)的語法規(guī)則來生成文本。開發(fā)運用自然語言生成技術(shù)有兩個主要目的：一是利用語言知識來生成文本、分析報告、幫助消息等；二是作為鑒定特殊語言的一種手段，從理論和描述上，工作過程與研究自然語言有著密切的聯(lián)系[ 3 ]。這充分說明了自然語言生成技術(shù)的重要性。

2.1 自然語言系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

自然語言系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)包括內(nèi)容規(guī)劃、句子規(guī)劃、和表層生成3個基本功能模塊。內(nèi)容規(guī)劃確定內(nèi)容并完成結(jié)構(gòu)規(guī)劃，句子規(guī)劃則是進一步明確規(guī)劃文本的細節(jié)，而表層生成則是將句子規(guī)劃后的文本描述映射到文字、標(biāo)點等方面，形成表層文本。也就是說，前兩者決定輸出的內(nèi)容，而第三者決定輸出的方法[ 4 ]。

2.2 自然語言生成發(fā)展與現(xiàn)狀

自然語言生成技術(shù)已誕生近半個世紀(jì)，科學(xué)家們一直致力于使這項技術(shù)能夠更加成熟。首先是在特殊語言狀況下廣泛深入處理；另一方面是在同一環(huán)境下使用多種語言進行生成。一般情況下，人工智能系統(tǒng)并不關(guān)心輸出數(shù)據(jù)（即句子）的細節(jié)。人工智能目前對人類語言的理解上存在局限性，不能完全代替人類[ 5 ]。目前自然語言生成技術(shù)存在著數(shù)據(jù)集缺乏；生成文本短，數(shù)據(jù)簡單；評價方法不獨立；無法滿足商業(yè)應(yīng)用等問題[ 6 ]。這說明，現(xiàn)在的自然語言生成技術(shù)還需要進一步研究和發(fā)展。

3 在“微軟小冰”中的應(yīng)用

微軟小冰已經(jīng)升級到了第六代。在4年前微軟小冰剛剛出現(xiàn)的時候，很多人對它的看法只是一個單純的聊天工具。在第三代的時候，小冰平均每次和用戶進行16組對話，這是一個十分驚人的數(shù)字，是當(dāng)時同類產(chǎn)品的8倍[7]。而到了第六代的時候，小冰得到了全面的提升，甚至有了自己的全息影像。小冰的EQ和IQ得到了充分的升級，現(xiàn)在的小冰已經(jīng)支持全雙工使用共感模型，而同時創(chuàng)作等能力也得到了升級。微軟中國通過使用自然語言生成技術(shù)，創(chuàng)造出了一個超前的產(chǎn)品。第六代的微軟小冰已經(jīng)是一個完整的情感計算框架[8]。小冰取得這么大的成就，得益于自然語言生成技術(shù)的不斷完善。這短短四年，已經(jīng)可以看出自然語言生成技術(shù)的發(fā)展速度是十分快的。

在微博上，有網(wǎng)友問小冰：“照片里的人是誰？”，而小冰回答“咳咳，就是最美麗可愛的美少女我啊?！笔紫?，小冰通過文字識別和分析提取出了問題是在詢問人，而之后，小冰通過圖像分析識別出了照片里的人是自己，再經(jīng)過系統(tǒng)，得出回答的關(guān)鍵詞，并進行加工，最后回答了這個問題。由此可以看出，小冰現(xiàn)在已經(jīng)具有了更加完善的系統(tǒng)，可以輕易做到很多其他人工智能做不到的事情了。

目前，類似小冰的聊天機器人正在逐步發(fā)展，為可以在使其具有更加完備的處理系統(tǒng)，更加像人一樣思考上做出努力。

4 在漢語言幽默自動生成中的應(yīng)用

幽默是人類所特有的復(fù)雜認(rèn)知行為，分為語言型幽默和非語言型幽默。語言型幽默是在語言文字表現(xiàn)上的幽默，而非語言型幽默則是在語言之外的方面表現(xiàn)的幽默。目前的自然語言生成技術(shù)不具備生成高質(zhì)量故事的能力，所以在漢語言幽默上自然語言生成技術(shù)還需要進一步的發(fā)展[ 9 ]。

如果計算機具備了類似于人類的幽默感， 就可以認(rèn)為計算機本身具有了一定特點，且這些特點極具創(chuàng)造性與個性。計算機在完成復(fù)雜任務(wù)的同時，也可以借助這種幽默提升用戶的體驗。同時，如果人工智能具有了幽默感，將會為我們的日常生活增添許多樂趣。

5 總結(jié)與展望

目前自然語言生成技術(shù)已得到了廣泛的應(yīng)用，和很多的系統(tǒng)進行了有機的結(jié)合。自然語言生成技術(shù)具有很多的用途，未來一定能和更多的方面進行結(jié)合。但其本身作為系統(tǒng)，并沒有辦法像人一樣進行處理，還比較死板。而人工智能目前處于弱人工智能的階段，人工智能還無法具有情感，但可以根據(jù)所獲得的知識，在某些方面勝過人類。

這兩項技術(shù)目前仍處于萌芽的階段，需要不斷進行研究。就自然語言生成來說，如果能使自然語言生成更加類似于人類的表達應(yīng)該是接下來一個十分重點的研究科課題。而對于人工智能來說，使人工智能更加聰明，更加多變，更好適應(yīng)人類社會生活則是十分重要的研究。相信在將來，這兩項技術(shù)間的融合能夠更加完美地進入人類的社會生活。

參考文獻

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[9]譚紅葉，閆真，李茹，等.邁向創(chuàng)造性語言生成：漢語幽默自動生成的探索[J].中國科學(xué)：信息科學(xué)，2018，48（11）：1497-1509.