《镜子大全》《朝华午拾》分享 http://blog.sciencenet.cn/u/liwei999 曾任红小兵,插队修地球,1991年去国离乡,不知行止。

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有感于人工智能的火热

已有 3169 次阅读 2015-11-3 05:22 |个人分类:立委科普|系统分类:科研笔记|关键词:人工智能,AI,NLP| 人工智能, NLP

独: 从最近几天的文章来看,人工智能已经不仅仅是被炒作了,已经成了玄学,宗教,甚至邪教了。信之得永生,不信被淘汰,还让不让我们愉快的瞻仰了?


这是很有意思的社会现象。人工智能(AI)曾经那么神秘和流行,记得我刚入行的80年代,有同行开始把机器翻译做到电子词典里去,广告上非要加上人工智能的字样去吸引人。后来呢,机器学习热潮起来以后,人工智能作为老一代的玩具技术开始式微,名声越来越坏。

如今,机器学习"被"借尸还魂,趁着深度学习的热潮,合二为一,AI 一下子又成了香饽饽。所有关于AI的媒体宣传,全部似曾相识。AI 的历史上,总是这样大起大落。

机器学习当年躲 AI 唯恐不远,楚河汉界,泾渭分明。

可是从大众媒体来看,还是AI对于宣传好使。它刺激人的想象空间,与各种科幻紧密相连。最有意思的是,人类的忘性真大,再"被"臭的东西也可以重新芬芳起来。

如今,旧的 AI 已死,没有躲避的必要了。现在是可以利用它,但要忌讳的是过度消费。

如今,AI = DL,这是大多数人的潜意识,至少。

很多人以为规则类的 NLP 等同于旧的 AI,或者至少是其中的一个分支,所以 规则派 NLP 会随着旧 AI 寿终正寝。可是,恰恰在这一点,我有严格区分,因为事实不是这样子的。

旧AI就是60年代70年代的那些玩具系统,极端的domain specific,也只能做玩具实验。唯一不 domain specific 的旧 AI 是 cyc,这是旧 AI 的最大亮点,但如今也是 stuck there,原因不仅仅是常识的包罗万象使得知识形式化太过繁难(愚公移山总还有希望),更因为常识本身就是人类知识的缺省机制,无法单靠它打天下,更难以做推理。最后还有一个巨大的 overhead 的拖累。不排除很远的将来 cyc 这路有复兴的可能。

总之,旧AI面对的是世界知识,或者是专项知识(玩具世界所需要的),或者是常识(cyc),因此难以 scale up。NLP 则不同,NLP 面对的是语言学知识,而作为核心的句法是 tractable 的,因此可以 scale up。这种区别决定了其命运的不同。

做一个能 scale up,达到(甚至超过)一般人分析水平的 deep parser,已经不是梦想,而是现实了。


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