馮志偉 張燈柯 饒高琦

中圖分類號(hào) H002 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A? 文章編號(hào)2096-1014（2023）02-0020-05

DOI? 10.19689/j.cnki.cn10-1361/h.20230202

圖靈獎(jiǎng)得主、深度學(xué)習(xí)之父辛頓（Geo? Hinton）說：“深度學(xué)習(xí)的下一個(gè)大的進(jìn)展應(yīng)當(dāng)是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真正理解文檔的內(nèi)容?！睓C(jī)器學(xué)習(xí)著名學(xué)者喬丹（ Michael Jordan）說：“如果給我10億美元，我會(huì)用這10億美元建造一個(gè)NASAa級(jí)別的自然語言研究項(xiàng)目。”圖靈獎(jiǎng)得主楊樂昆（Yann LeCun）說：“深度學(xué)習(xí)的下一個(gè)前沿課題是自然語言理解?！蔽④浫驁?zhí)行副總裁沈向洋說：“下一個(gè)十年，懂語言者得天下?！蔽④泟?chuàng)始人比爾·蓋茨（ Bill Gates ）2019年6月在華盛頓經(jīng)濟(jì)俱樂部午餐會(huì)接受采訪時(shí)說：“我將創(chuàng)建一家人工智能公司，目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)閱讀，能夠吸收和理解全世界所有的書面知識(shí)?！?/p>

這些人工智能學(xué)界的著名人士不約而同地把他們的慧眼都聚焦到自然語言處理問題，都主張讓計(jì)算機(jī)理解自然語言，可見，自然語言處理是人工智能的一個(gè)非常重要的問題。本文描述自然語言處理從圖靈測(cè)試到 ChatGPT 的發(fā)展歷程中的幾個(gè)關(guān)鍵事件，借此探討技術(shù)、數(shù)據(jù)和范式發(fā)展的趨勢(shì)。

一、人工智能與語言的最初碰撞：圖靈測(cè)試

早在1936年，英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈（ Alan M. Turing）在研究可判定問題時(shí)就已提出，可以讓計(jì)算機(jī)理解自然語言，從而證明計(jì)算機(jī)能夠具備人的思維能力（ Turing 1936）。

1946年，第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī) ENIAC 問世。1950年，圖靈在《計(jì)算機(jī)器與智能》一文中提出，檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)是否具備智能，最好的辦法是讓它說英語并理解英語。為此，圖靈親自設(shè)計(jì)了“圖靈測(cè)試”（Turing test）。圖靈測(cè)試采用問與答的模式進(jìn)行。讓密閉在小屋中的一個(gè)測(cè)試者通過控制打字機(jī)與小屋外的兩個(gè)測(cè)試對(duì)象通話，其中一個(gè)測(cè)試對(duì)象是沒有生命的計(jì)算機(jī)，另一個(gè)是活生生的人。小屋內(nèi)的測(cè)試者不斷提出各種問題，通過回答辨別小屋外的究竟是計(jì)算機(jī)還是人（Turing 1950）。如果計(jì)算機(jī)能夠非常好地模仿人回答問題，以至于測(cè)試者在充分的交流中誤認(rèn)為它是人而不是機(jī)器，就可以稱這臺(tái)計(jì)算機(jī)能夠思維。

圖靈借由行為主義的觀點(diǎn)來判斷智能的存在，這一關(guān)鍵行為就是人類語言（中的對(duì)話）。這可視為語言與人工智能的最初碰撞。

二、早期受限對(duì)話的代表： ELIZA

美國(guó)科學(xué)家魏岑鮑姆（Joseph Weizenbaum）1966年設(shè)計(jì)了一個(gè)叫作 ELIZA 的程序，這個(gè)程序模仿一個(gè)同名機(jī)器人醫(yī)生與用戶的對(duì)話來做圖靈測(cè)試（ Weizenbaum 1966）。ELIZA 系統(tǒng)能與用戶進(jìn)行有一定限制的對(duì)話。在對(duì)話中， ELIZA 模仿用戶說話的表達(dá)方式，使用模式匹配的方法來處理輸入，并且把這種處理過的輸入轉(zhuǎn)換成適當(dāng)?shù)妮敵鰜砘卮鹩脩舻膯栴}。這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的模式匹配系統(tǒng)。

盡管在 ELIZA 系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)只是使用模式匹配的方法模仿人的語言行為，實(shí)際上并沒有理解語言；然而，由于魏岑鮑姆設(shè)計(jì)得很巧妙，以至于很多與 ELIZA 對(duì)話的人都相信， ELIZA 確實(shí)理解了他們所說的話以及他們提出的問題。

在這一階段，受限于數(shù)據(jù)規(guī)模、計(jì)算能力，基于規(guī)則的系統(tǒng)是主流。對(duì) ELIZA 而言，寫好的對(duì)話模板充當(dāng)了語言系統(tǒng)規(guī)則的作用。ELIZA 實(shí)際上是在遵循一系列規(guī)則的引導(dǎo)，從對(duì)話開頭走向結(jié)尾。這些精細(xì)規(guī)則的制定由語言學(xué)家和計(jì)算機(jī)專家合作完成。擴(kuò)充規(guī)則的成本巨大，且規(guī)則規(guī)模達(dá)到一定程度后，對(duì)其進(jìn)行管理十分困難。顯然這樣的系統(tǒng)泛化能力很弱，不能應(yīng)對(duì)超出規(guī)則之外的語言現(xiàn)象。

三、對(duì)話能力是否代表智能的爭(zhēng)議：“中文屋子”問題

美國(guó)哲學(xué)家塞爾（ John. R. Searle ）1980年在《心智，大腦和程序》一文中，提出了所謂“中文屋子”（ Chinese room ）的問題，對(duì)圖靈測(cè)試進(jìn)行質(zhì)疑（ Searle 1980）。塞爾提出，假設(shè)有一個(gè)只會(huì)英文的人被關(guān)在一間屋子里，要求他回答從小窗遞進(jìn)來的紙條上用中文書寫的問題。他面前有一組英文指令，說明中文符號(hào)和英文符號(hào)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系和操作關(guān)系。他首先要根據(jù)指令中的規(guī)則來操作問題中出現(xiàn)的中文符號(hào)，估測(cè)出問題的含義，然后再根據(jù)規(guī)則把答案用中文逐一寫出來。雖然他完全不會(huì)中文，但是，通過這種操作，他可以讓屋子外的人以為他會(huì)說流利的中文。塞爾以此說明，計(jì)算機(jī)只是善于根據(jù)規(guī)則做機(jī)械的操作而已（這與當(dāng)時(shí)基于規(guī)則的語言處理系統(tǒng)十分相似），這并不能證明計(jì)算機(jī)具備智能。塞爾的批評(píng)是對(duì)圖靈測(cè)試的一個(gè)挑戰(zhàn)。

塞爾提出“中文屋子”問題以來，哲學(xué)家和人工智能研究者關(guān)于圖靈測(cè)試究竟是否適合用來測(cè)試智能的爭(zhēng)論持續(xù)了很多年，至今還沒有平息。

如果我們使用人機(jī)對(duì)話技術(shù)，就能夠在很多應(yīng)用方面給眾多用戶提供更加自然的交互界面。這就產(chǎn)生了一個(gè)被稱為“智能會(huì)話代理”的研究焦點(diǎn)。所謂智能會(huì)話代理，就是能夠通過會(huì)話與人們進(jìn)行交際的計(jì)算機(jī)人造實(shí)體，在智能會(huì)話代理中，盡管計(jì)算機(jī)也只是模仿人們的自然語言，但是，人們往往會(huì)誤以為計(jì)算機(jī)理解了自然語言（馮志偉2014）。這樣的代理甚至可以在一些受限領(lǐng)域提供良好的服務(wù)（如醫(yī)療問答、酒店預(yù)訂、交通查詢等），在領(lǐng)域落地的實(shí)踐中，人們不再關(guān)心語言能力與心智的哲學(xué)問題。

四、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式的成功：沃森

進(jìn)入21世紀(jì)，人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)在算力增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)量擴(kuò)張的刺激下，取得了飛躍式的進(jìn)步。計(jì)算機(jī)“沃森”（Watson）贏得電視問答競(jìng)賽的人機(jī)大戰(zhàn)，則向世界直觀地展示了人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)取得的巨大成就。

2011年2月14～16日，美國(guó)著名的智力競(jìng)答電視節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣！》（ Jeopardy！）舉辦了一場(chǎng)人機(jī)競(jìng)答比賽。參加比賽的計(jì)算機(jī)是美國(guó)國(guó)際商用機(jī)器公司（IBM）研制的超級(jí)計(jì)算機(jī)“沃森”，人類選手則是曾經(jīng)多次贏得《危險(xiǎn)邊緣！》競(jìng)答冠軍的布拉德·布特和肯·詹寧斯。首日比賽中，沃森與布特打成了平手，領(lǐng)先于詹寧斯；次日比賽中，沃森答對(duì)了30道測(cè)試題中的24道，詹寧斯和布特分別只答對(duì)3道和2道；2月16日競(jìng)賽揭曉，沃森以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝了人類高手，獲得冠軍，贏得100萬美元獎(jiǎng)金（開發(fā)者捐給了慈善機(jī)構(gòu)）。這是計(jì)算機(jī)自動(dòng)問答系統(tǒng)研究引起世界矚目的重要成就。

沃森是20多名 IBM 研究人員4年心血的結(jié)晶。它由90臺(tái) IBM 服務(wù)器組成，擁有15TB 的存儲(chǔ)容量、2880個(gè)處理器線程，每秒可進(jìn)行80萬億次運(yùn)算。它存儲(chǔ)了包括辭書、百科全書和電影劇本在內(nèi)的數(shù)百萬種資料。在 IBM 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)檢索、并行計(jì)算基礎(chǔ)上，沃森充分融合了基于統(tǒng)計(jì)自然語言處理方法的自然語言的結(jié)構(gòu)分析、自然語言的語義技術(shù)，然后用自然語言做出回答（ Ferrucci et al.2013）。研究人員突破性地給予了沃森用自然語言精確回答問題的能力，推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。

20世紀(jì)90年代以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)興起和硬件快速發(fā)展，自然語言處理所需的數(shù)據(jù)規(guī)模和大規(guī)模計(jì)算所需的硬件基礎(chǔ)得到了顯著提升。自然語言處理的研究和開發(fā)由依賴專家知識(shí)的規(guī)則系統(tǒng)，向依賴大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析的統(tǒng)計(jì)路線轉(zhuǎn)換。對(duì)話代理在這一階段逐步發(fā)展成熟，開始更深地進(jìn)入更多日常生活領(lǐng)域。

五、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前沿技術(shù)：預(yù)訓(xùn)練模型

2012年以來，自然語言處理開始從統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)向端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方法轉(zhuǎn)型，大大地提高了處理系統(tǒng)的性能，使得自然語言處理進(jìn)入了嶄新的階段，基本上形成了一套完備的技術(shù)體系，標(biāo)志著自然語言處理進(jìn)入了大規(guī)模工業(yè)化實(shí)施的時(shí)代（馮志偉2019）。

在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中，語言數(shù)據(jù)資源不足是一個(gè)嚴(yán)重的問題。例如，商用神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)需要包含數(shù)千萬個(gè)句子甚至數(shù)億個(gè)句子的大數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練語料。如果語言數(shù)據(jù)不足，自然語言處理系統(tǒng)的質(zhì)量就難以保證。為了解決這一問題，學(xué)者們開始探討在小規(guī)模語言數(shù)據(jù)中研制自然語言處理系統(tǒng)的可行性問題，提出了“預(yù)訓(xùn)練語言模型”（馮志偉，李穎2021）。如圖1所示。

預(yù)訓(xùn)練語言模型使用大規(guī)模文本語料庫數(shù)據(jù)（Large-scale text corpus）進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練（Pre-training），建立預(yù)訓(xùn)練語言模型（ Pre-trained language models），然后使用面向特定任務(wù)的小規(guī)模語言數(shù)據(jù)集（ Task datasets），根據(jù)遷移學(xué)習(xí)的原理進(jìn)行微調(diào)（Fine-tuning），形成下游任務(wù)的模型（ Models for downstream tasks）。這樣的預(yù)訓(xùn)練語言模型使得研究者能夠?qū)Ｗ⒂谔囟ǖ娜蝿?wù)，而適用于各種任務(wù)的通用的預(yù)訓(xùn)練語言模型可以降低自然語言處理系統(tǒng)的研制難度，從而加快了自然語言處理系統(tǒng)研究創(chuàng)新的步伐。

使用這樣的“預(yù)訓(xùn)練范式”，研究人員設(shè)計(jì)出各種預(yù)訓(xùn)練模型，可以把通過預(yù)訓(xùn)練從大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的語言知識(shí)，遷移到下游的自然語言處理和生成任務(wù)模型的學(xué)習(xí)中。預(yù)訓(xùn)練模型在幾乎所有自然語言處理的下游任務(wù)上，都表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，進(jìn)一步驗(yàn)證了預(yù)訓(xùn)練模型確實(shí)是一個(gè)功能強(qiáng)大的大語言模型，在自然語言處理的研究和應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了廣泛的影響。

由 OpenAI 公司開發(fā)的基于轉(zhuǎn)換器（Transformer）的生成式預(yù)訓(xùn)練模型（ Generative Pre-trained Transformer ，GPT）已經(jīng)成為當(dāng)前自然語言處理研究的核心技術(shù)。GPT 利用轉(zhuǎn)換器模型的編碼器和解碼器，從語言大數(shù)據(jù)中獲取了豐富的語言知識(shí)，在自然語言生成任務(wù)上達(dá)到了相當(dāng)高的水平。這樣一來，生成式預(yù)訓(xùn)練模型 GPT 便成為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代自然語言處理研究最重要的語言模型。

六、生成式預(yù)訓(xùn)練模型的強(qiáng)大展示： ChatGPT

GPT 的訓(xùn)練參數(shù)越來越多。2018年6月開發(fā)的 GPT 有1.17億個(gè)參數(shù)。2019年2月開發(fā)的 GPT-2有15億個(gè)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了無監(jiān)督的多任務(wù)學(xué)習(xí)，具有一定的自我糾偏能力。GPT-2開始訓(xùn)練的數(shù)據(jù)取自著名社交站點(diǎn) Reddit 上的文章，累計(jì)有800萬篇。2020年5月， GPT-3啟動(dòng)，有1750億個(gè)參數(shù)，開始了大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)，把能獲取到的人類書籍、學(xué)術(shù)論文、新聞、高質(zhì)量的各種信息作為學(xué)習(xí)內(nèi)容，并形成了“基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方案”（RLHF）。后來，又在此基礎(chǔ)上開發(fā)出 ChatGPT。 ChatGPT 可以通過使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來模擬人的語言行為，生成人類可以理解的文本，并根據(jù)上下文語境，給出恰當(dāng)?shù)幕卮?，甚至還能做句法分析和語義分析，幫助用戶調(diào)試計(jì)算機(jī)程序，寫計(jì)算機(jī)程序的代碼，達(dá)到了很強(qiáng)的自然語言生成能力。

2022年11月30日， ChatGPT 開放公眾測(cè)試，真正實(shí)現(xiàn)了完全自主的“人工智能內(nèi)容生成”（AIGC），包括文本生成、代碼生成、視頻生成、文本問答、圖像生成、論文寫作、影視創(chuàng)作、科學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等。

現(xiàn)在的 ChatGPT 是由效果比 GPT-3更強(qiáng)大的 GPT-3.5系列模型提供支持的，這些模型使用微軟 Azure AI 超級(jí)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上的文本和代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。據(jù)說， GPT-4的參數(shù)將高達(dá)100萬億。這是真正的大語言模型。

交互式是 ChatGPT 的一大優(yōu)點(diǎn)，用戶可以自如地與 ChatGPT 對(duì)話，自然而且流暢。ChatGPT 的回答是連續(xù)的、穩(wěn)定的、一致的，用戶與 ChatGPT 對(duì)話，就像是與朋友聊天。

ChatGPT 也承認(rèn)它還存在一些不足。最近《時(shí)代周刊》對(duì) ChatGPT 做了一個(gè)專訪。聊天記錄如下：

記者：我應(yīng)該相信你剛才說的一切都是真的嗎？

ChatGPT ：作為一個(gè)大型語言模型，我被設(shè)計(jì)成對(duì)各種各樣的輸入產(chǎn)生類似人類的反應(yīng)。我盡我所能提供準(zhǔn)確和有用的信息，但我不是一個(gè)完美的知識(shí)來源，可能不總是能夠提供完整或正確的答案。此外，我不能瀏覽互聯(lián)網(wǎng)或訪問任何外部的信息，所以我的反應(yīng)僅限于我所得到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法。這意味著我的回答中可能有一些錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的地方，你不應(yīng)該把我所說的都當(dāng)成真實(shí)和準(zhǔn)確的。在做任何重要決定或采取任何行動(dòng)之前，運(yùn)用自己的判斷和常識(shí)核實(shí)多方信息，才是重要的。

由于 ChatGPT 不能像搜索引擎那樣提供實(shí)時(shí)的信息，有時(shí)甚至?xí)峁┎环鲜聦?shí)的錯(cuò)誤答案，或者一本正經(jīng)地胡說八道，或者說一些永遠(yuǎn)正確的廢話。這是因?yàn)?ChatGPT 實(shí)際上只是一個(gè)大規(guī)模的語言模型，只能在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)人類的語言行為進(jìn)行模仿，并沒有真正理解聊天的內(nèi)容。實(shí)際上， ChatGPT 盡管能夠針對(duì)人類的輸入產(chǎn)生類似于人類的反應(yīng)，然而，它并不知道它知道什么，也不知道它不知道什么，并不能真正地理解自然語言。

ChatGPT 的成功，歸根結(jié)底是人類智慧的勝利，因?yàn)?ChatGPT 是由人類研制出來的，它的智慧是人類賦予的。ChatGPT 的出現(xiàn)，使得人工智能由感知智能進(jìn)入了認(rèn)知智能，而且改變了在此之前的簡(jiǎn)單的人機(jī)關(guān)系，并將帶來一個(gè)人機(jī)合作的新時(shí)代。

七、結(jié)語

雖然 ChatGPT 具有優(yōu)異的對(duì)話性能，但我們?nèi)砸逍训卣J(rèn)識(shí)到，人類對(duì)于自然語言的理解，除了依靠語言內(nèi)部各種關(guān)系的知識(shí)之外，還需要依靠外部物理世界、外部精神世界和外部社會(huì)歷史世界等背景知識(shí)。自然語言文本中的每一個(gè)符號(hào)、每一個(gè)合乎規(guī)則結(jié)構(gòu)的符號(hào)串，在人腦中都與外部的客觀世界有著千絲萬縷的聯(lián)系。這些復(fù)雜聯(lián)系不僅以語言數(shù)據(jù)中的符號(hào)形式表現(xiàn)出來，還具有更深入的心理感情表征以及社會(huì)文化背景。然而， ChatGPT 使用生成式預(yù)訓(xùn)練模型從大規(guī)模語言數(shù)據(jù)中獲取的大量參數(shù)，基本上都是基于自然語言數(shù)據(jù)的參數(shù)，還沒有這些語言數(shù)據(jù)與語言外部的客觀世界的千絲萬縷聯(lián)系的參數(shù)。因此， ChatGPT 只是處理自然語言本身的數(shù)據(jù)，并不能處理豐富多彩的語言外信息。所以，我們認(rèn)為， ChatGPT 盡管已經(jīng)取得了很大進(jìn)步，已經(jīng)具有強(qiáng)大的處理人類語言數(shù)據(jù)的能力，但是它處理外在世界的普通常識(shí)以及社會(huì)歷史背景的能力還十分有限。從本質(zhì)上說， ChatGPT 具備的智能還不是完善的人類智能，只是初級(jí)階段的人類智能，而語言是人類的高級(jí)智能活動(dòng)，不僅涉及語言內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，還涉及語言外部的日常生活知識(shí)、科學(xué)技術(shù)知識(shí)、歷史知識(shí)、社會(huì)知識(shí)、文化背景知識(shí)、人們的情感愿望、人們的心理狀態(tài)等豐富多彩的因素。自然語言是極為復(fù)雜的，要進(jìn)一步提高自然語言處理的水平，讓計(jì)算機(jī)真正地理解自然語言，仍然還是一個(gè)極為困難的任務(wù)。我們還要繼續(xù)努力，用新技術(shù)來探索自然語言的奧秘（馮志偉，張燈柯2022）。

與此同時(shí)，縱觀從圖靈測(cè)試到 ChatGPT 人工智能中人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)的歷程，其背后數(shù)據(jù)資源、技術(shù)迭代和科學(xué)范式都發(fā)生了巨大的變化。人工智能借由人機(jī)對(duì)話深入地介入了語言生活。這一發(fā)展過程中，語言學(xué)和語言學(xué)家在不同時(shí)期有所介入，但總體而言并不多。隨著人機(jī)對(duì)話性能的飛速提升，語言學(xué)和語言學(xué)家需要正視沖擊，并進(jìn)行反思。語言中知識(shí)的表示和挖掘方法，語言使用中的倫理，都是當(dāng)今人機(jī)共生語言生活中亟待研究的問題（饒高琦2022）。面對(duì)新時(shí)代的要求，語言學(xué)家應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn)，進(jìn)行更新知識(shí)的再學(xué)習(xí)，成為適應(yīng)數(shù)智時(shí)代需要的語言學(xué)家。

參考文獻(xiàn)

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饒高琦 2022 《重視聊天機(jī)器人背后的語言知識(shí)與倫理》，《光明日?qǐng)?bào)》12月13日第02版。

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責(zé)任編輯：王飆