李明，加拿大皇家學(xué)會(huì)院士，滑鐵盧大學(xué)教授，現(xiàn)代信息論奠基者，國(guó)家“”專家

在 2016 CCF-GAIR 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)上，李明院士接受了雷鋒網(wǎng)的采訪，分享了他對(duì)用深度學(xué)習(xí)對(duì)付NLP（自然語(yǔ)言處理）難題的看法，及深度學(xué)習(xí)在NLP研究領(lǐng)域的未來應(yīng)用

雷鋒網(wǎng)：請(qǐng)簡(jiǎn)要談?wù)勀脒x加拿大皇家學(xué)會(huì)的經(jīng)過。

李明院士：入選加拿大皇家學(xué)會(huì)的程序沒有那么繁瑣，獲得評(píng)選資格后，由一兩個(gè)院士寫支持信，院士評(píng)選會(huì)進(jìn)行評(píng)選，比較公正。與中國(guó)工程院的體系不同，英國(guó)加拿大皇家科學(xué)院包括科學(xué)，工程，社科類，法律等。

 雷鋒網(wǎng)：當(dāng)前在語(yǔ)義理解方面深度學(xué)習(xí)在科學(xué)上是否有突破性的進(jìn)展？

李明院士：Siri主要通過關(guān)鍵字來識(shí)別語(yǔ)義信息，比如，你問“魚吃什么”，它會(huì)回答“海鮮館”類信息，容易犯錯(cuò)誤，而模版（icon）匹配，太嚴(yán)格，不靈活，“美國(guó)總統(tǒng)是誰(shuí)”，你可以獲得準(zhǔn)確答案“奧巴馬”，但是對(duì)于“美國(guó)總統(tǒng)是誰(shuí)啊”這樣的問題形式，基于模板的語(yǔ)義理解則不能識(shí)別。而我們運(yùn)用的深度學(xué)習(xí)不同于別的公司，可以把對(duì)這個(gè)問題的回答變得具有魯棒性，不會(huì)出現(xiàn)很多錯(cuò)誤，而這是非常關(guān)鍵的，也就是說，深度學(xué)習(xí)可以解決這一問題。深度學(xué)習(xí)也存在局限性，比如需要很多大數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，而我們公司的優(yōu)勢(shì)在于我們可以自己生成大量數(shù)據(jù)。

 雷鋒網(wǎng)：微軟的聊天機(jī)器人是通過網(wǎng)絡(luò)公開采集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，回答問題時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)不友好的現(xiàn)象，未來有沒有可能制造出個(gè)性化聊天機(jī)器人？

李明院士：比如，聊天機(jī)器人小冰之所以出現(xiàn)這么多問題，主要原因是信息復(fù)制的。我們運(yùn)用的深度學(xué)習(xí)模型，可以將最主流的回答（友好的回答）篩選出來，將過濾掉支流的回答，這也是深度學(xué)習(xí)的問題所在，回答沒有特殊性，不過，深度學(xué)習(xí)可以在一定程度上避免這種不友好回答的問題?；蛘哒f，深度學(xué)習(xí)是否會(huì)因?yàn)闃颖咀銐虼?，可以包容所有的問題，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化聊天？根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，豆豆比小冰可以回答的問題多十倍。現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)有很多不是真正意義上的深度學(xué)習(xí)。我們的豆豆，有20多個(gè)深度學(xué)習(xí)模式，可以篩選出最優(yōu)的回答結(jié)果。此外，我們的聊天機(jī)器人的對(duì)話模式與方言無(wú)關(guān)，只管語(yǔ)義信息的輸入。

 雷鋒網(wǎng)：在實(shí)際應(yīng)用中，“信息距離”理論是否存在理論上的局限性或技術(shù)上的難題？

李明院士：我們的“信息距離”理論在理論上無(wú)局限性，但是技術(shù)上有局限性，語(yǔ)義距離沒有定義，不可計(jì)算，信息距離有定義，但是也不可計(jì)算，只能通過壓縮的方式來度量，用“信息距離”來近似“語(yǔ)義距離”。具體壓縮方法：簡(jiǎn)單來講，如“明天明天”將被壓縮為一個(gè)詞語(yǔ)“明天”，實(shí)現(xiàn)信息方面的簡(jiǎn)化。

 雷鋒網(wǎng)：在實(shí)現(xiàn)大型文本關(guān)系理解（理解人類語(yǔ)言表達(dá)的結(jié)構(gòu)和意義）方面，相比其他算法與模型，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在哪里？

李明院士：相比其他算法與模型，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)在于其對(duì)話魯棒性。一般用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)話的辦法多為關(guān)鍵字法，模板匹配法，但是，相比這兩種方法，深度學(xué)習(xí)處理的對(duì)話信息可以以多種形式出現(xiàn)，能夠容忍一些錯(cuò)誤，實(shí)現(xiàn)較為自然的人機(jī)交互對(duì)話。

雷鋒網(wǎng)：由您的團(tuán)隊(duì)提出的“中英文分詞”兩者之間有何區(qū)別？

李明院士：相比于漢語(yǔ)分詞，我們的系統(tǒng)不需要考慮英文分詞，因?yàn)橛⒄Z(yǔ)單詞之間有空格隔開，不用進(jìn)行分詞。

 雷鋒網(wǎng)：您認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)智能處理自然語(yǔ)言方面需要做哪些方面的提升？

李明院士：下一步，基于大數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的好的話，未來的智能機(jī)器人可以讀書看報(bào)，比如，讀紅樓夢(mèng)，未來的智能機(jī)器人可以分辨清楚人物關(guān)系，譬如，小說中誰(shuí)喜歡誰(shuí)，誰(shuí)是誰(shuí)的大姨媽，再比如，能夠分辨出三國(guó)演義中，誰(shuí)與誰(shuí)結(jié)義了?，F(xiàn)在深度學(xué)習(xí)可以回答類似下面的一類問題：林黛玉去了賈寶玉的房間。問：誰(shuí)去了賈寶玉的房間？當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)可以回答：林黛玉，其回答問題的精度精確度可以達(dá)到70%到80%。

 雷鋒網(wǎng)：深度學(xué)習(xí)可以區(qū)分指示代詞的歧義現(xiàn)象嗎？

李明院士：現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)還不具備擁有的足夠量的背景知識(shí)來區(qū)分上下文語(yǔ)言歧義現(xiàn)象，不過，經(jīng)過訓(xùn)練，我想是可以實(shí)現(xiàn)的。機(jī)器人對(duì)話當(dāng)前可以實(shí)現(xiàn)寬泛的問答，不過，對(duì)于一些小的語(yǔ)言問題，比如，怎么理解“雞不吃了”，深度學(xué)習(xí)還沒有兼顧到。

 雷鋒網(wǎng)：當(dāng)前的人機(jī)對(duì)話模型發(fā)展得比較迅速，對(duì)于“機(jī)器會(huì)有意識(shí)嗎？”這樣的問題，可以與我們分享一下您的觀點(diǎn)嗎？

李明院士：其實(shí)，目前的機(jī)器人自然語(yǔ)言對(duì)話，多是訓(xùn)練出來的。在眾多研究，沒有任何人能夠清楚地定義：什么叫意識(shí)？我認(rèn)為，機(jī)器人說話，類似于人說夢(mèng)話，你問一個(gè)夢(mèng)游的人一些問題，他是回答問題時(shí)是沒有意識(shí)的，卻能說的頭頭是到，機(jī)器人對(duì)話其實(shí)是一樣的。

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