НЛП - важнейшая часть искусственного интеллекта. Он заставляет компьютерные системы распознавать, понимать человеческие языки и разумно реагировать на них, чтобы иметь возможность общаться с людьми.
Приложения обработки естественного языка сегодня широко и быстро распространяются. Они варьируются от простых задач, таких как проверка орфографии и поиск по ключевым словам, до очень сложных задач, требующих действительно высокого уровня понимания человеческого языка, таких как машинный перевод, диалоговые системы, ответы на вопросы, торговля акциями и так далее. Сегодня многие приложения уже могут общаться с пользователем и помогать ему решать разные задачи: например, разговаривать с Siri или бронировать столик в ресторане. Эти чрезвычайно интересные вещи стали возможны благодаря технологиям НЛП. Большинство из нас имеет дело с приложениями НЛП каждый день, и это становится неотъемлемой частью современной жизни.
Такая скорость внедрения НЛП создает ошибочное впечатление, что обработка естественного языка - это простая и решаемая задача, но это не так. НЛП - это особый вид искусственного интеллекта, потому что язык - отличительное свойство человека. Люди используют и понимают естественный язык в основном интуитивно. Мы думаем языком, мы используем слова и предложения, чтобы выразить свои мысли, мы лжем и предполагаем словами. Понимание человеческого языка - это гораздо больше, чем просто знание значения каждого слова на языке.
Одним из основных факторов, затрудняющих НЛП для машин, является двусмысленность.
Слова могут иметь разное значение в зависимости от контекста, со временем они могут менять свое значение. Как бы вы поняли слово «ЯГУАР»? Это животное, машина или чье-то имя?
Фраза или предложение могут иметь два или более разных толкования в результате расположения слов: Я встречал высоких мальчиков и девочек. Мы говорим о высоких мальчиках и высоких девушках или только о высоких мальчиках?
Некоторые вещи могут быть интуитивно понятны человеку, но на самом деле сложны для понимания компьютера. Например, посмотрите на предложение: Когда я подошел к банку во время закрытия, служащий банка услужливо закрыл дверь перед моим носом. Даже если компьютер правильно понимал каждое слово, он мог не понять смысл всего предложения.
В общении друг с другом мы полагаемся на здравый смысл и знания о том, как устроен мир. В компьютерах этого нет.
Возьмите эти два примера:
Я съела спагетти с фрикадельками. - Я ел спагетти палочками для еды.
Я ел фрикадельки или палочки для еды? Использовал ли я фрикадельки или палочки для еды?
Как видите, НЛП - задача сложная, но увлекательная. У него уже долгая история, было разработано множество отличных алгоритмов, позволяющих компьютерам обрабатывать и понимать язык. Но сегодня мы вступаем в новую эру в НЛП. Огромное количество устных и письменных материалов в Интернете, быстрые компьютеры и передовые методы машинного обучения позволили добиться впечатляющих успехов во всех областях искусственного интеллекта, включая НЛП. Они дают новые результаты для большинства задач НЛП и делают возможными все недавние волшебные приложения НЛП.
Хорошо, на сегодня все. В следующий раз мы поговорим об одной из важнейших техник современного НЛП, которая называется word2vec. Увидимся ;))
