当前课程知识点:智能时代下的创新创业实践 > 第三章智能时代的创新技术 > 3.2机器有“智慧”吗? > 3.27
好最后
我们来讲一个智能技术的案例
来加深对这个过程的理解
案例是用统计学的模型
的方式来实现机器翻译
我们在以前的课程当中讲过
最开始的机器翻译
是通过模仿人的认知实现的
这需要通过语言专家
对语法规则和语义分析的理解
来建立对应的数学模型
但是这种方式却遇到了问题
我们来看这句话的翻译
The spirit is willing but the flesh is weak
意思是
心有余而力不足
这是一句谚语
如果用语法分析的思路
把这句话先翻译成俄语
然后再翻译成中文
就会被译成
酒是好的
肉变质了
在原来语法分析的规则下
机器只能翻译出这样令人啼笑皆非的结果
直到1970年
通信学专家贾里尼克
进入到了IBM实验室
运用通信学的思想
把翻译的准确率大大的提高了
贾里尼克之所以能做到这一点
恰恰是因为他是一个通信学专家
他根本不懂语言学
也就不知道任何的翻译的语法规则
贾里尼克是用类比的思维和逆向的思维
来解决问题的
首先
他认为翻译的过程实际上与通信过程非常类似
都是发送方把信号编码
然后传递出去
接收方通过解码的方式来恢复信号的过程
在贾里尼克眼里
翻译问题是一个典型的通信问题
在通信过程当中
因为信道噪音等问题信号是有损失的
同样
在翻译过程当中
因为理解的问题
翻译结果也是有误差的
贾里尼克解决机器翻译的思路来自统计学
他认为当机器做翻译的时候
一句话会出现多种翻译的结果
那么这些翻译结果
跟以前历史上出现过的文字记载相比较
与以前出现过的记载越接近
那么就越有可能是正确的翻译
这样一来
翻译问题就变成了一个概率统计问题
翻译准确与否
就变成了找到所有的翻译当中
损失率最小的那种翻译
这是典型的逆向思维
也是机器学习的典型思路
也就是说从以前的历史数据中
找到对当前问题的解答
一个翻译好的句子是否合理呢
就是要看这句话
出现在历史上
人类文字信息里的可能性有多大
那么怎样才能找到最合理的翻译呢
因为我们不可能统计所有出现过的语言
所以可以借助隐马尔可夫的数学模型
来建立翻译结果的概率模型
比如翻译的结果是
我们爱人工智能
这句话
这句话是由3个单词组成的
就是word1 word2 word 3
分别是
我们
爱
人工智能
这句话在历史上
可能出现的概率是多少呢
实际上是计算这句话的条件概率p
这样就把翻译问题
用句子出现的概率模型表示出来了
数学模型就是句子的统计模型
比如
我把一句话用英语翻译成中文
结果是下面的三句话
用刚才的隐形马尔可夫概率模型算出来
这些语句出现的概率分别是千分之五
千分之0.05和百万分之0.05
通过比较
我们知道这三句话里头
第一句话出现的可能性是最大
虽然它只有千分之五
因此这句翻译在这三句翻译当中是最好的
这就是基于语言统计学的模型方式
来解决机器翻译问题的案例
这种基于统计的分析方法
其实也是机器学习的主要思路
当然我们现在
也可以用深度神经网络来解决这个问题
好最后我们再来
回顾一下这一讲的主要内容
我们现在的计算机的数学模型
来自图灵机
图灵机是不能独立思考的
是没有所谓智慧的
如果有
也是人赋予的
图灵机能够解决问题
是因为通过两次问题空间的映射完成的
也就是对问题的抽象建模以及
对模型的算法程序化完成的
通过这两次映射
计算机能够理解人的问题
并通过高速运算得到答案
这就是人和机器协同工作的过程
是人与机器的和谐之道
好
希望大家对人工智能这个词
有更深的理解
我们下次见
-0.1我们为什么设计这门课
--0.1
-0.2我们聊什么
--0.2
-0.3你们能学到什么
--0.3
-短片:AlphaGo
--Alphago
-1.1本章概述
--1.1
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--1.21
--1.22
--1.23
-1.3我们会被智能机器抢了饭碗吗
--1.31
--1.32
--1.33
-1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能
--1.41
--1.42
--1.43
--1.44
--1.45
--1.46
--1.47
-1.5项目指南一:如何找到好的项目
--1.51
--1.52
--1.53
--1.54
--1.55
-第一章测试
-2.1本章概述
--2.1
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--2.21
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--2.29
-2.3创新是人类的本能
--2.31
--2.32
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--2.41
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--2.61
--2.62
--2.63
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--2.7
-第二章测试
-3.1本章概述
--3.1
-3.2机器有“智慧”吗?
--3.21
--3.22
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--3.25
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-3.3机器是如何学习的?
--3.31
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-3.4智能技术带来的认知升级
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-3.5项目指南三:投资者和创始人的心得经验
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--3.55
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