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【51CTO.com快譯】如今自然語言技術(shù)越來越多地在企業(yè)中得到應(yīng)用。很多公司推出了大量文本分析解決方案、語音識(shí)別系統(tǒng)、聊天機(jī)器人以及所有可以令人想象的語言處理用例。

在過去的三年中，自然語言處理(NLP)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)中最主要的領(lǐng)域之一。而自然語言處理(NLP)是自然語言理解(NLU)、自然語言生成(NLG)和自然語言交互(NLI)等子領(lǐng)域的總稱。

隨著谷歌和微軟等科技公司的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，自然語言處理(NLP)在準(zhǔn)確性、速度和方法方面取得了飛躍性發(fā)展，可以幫助計(jì)算機(jī)科學(xué)家解決更復(fù)雜的問題。自然語言處理(NLP)如今成為人工智能領(lǐng)域進(jìn)行研究最多的領(lǐng)域之一。

人工智能開發(fā)商Paperspace公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Dillon Erb對(duì)五個(gè)重要的自然語言處理發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析和闡述，這些趨勢(shì)將在2021年影響企業(yè)的發(fā)展，并有助于區(qū)分合理發(fā)展和過度夸大的宣傳。

趨勢(shì)1：真正的自然語言處理(NLP)還有很長(zhǎng)的路要走

人類的語言很復(fù)雜，因?yàn)檎Z言代表著人類的思想。這使自然語言理解(NLU)成為所謂的“難以解決的人工智能”問題之一，這是因?yàn)樽匀徽Z言理解(NLU)面臨的問題就是廣義人工智能的問題。

但是作為人工智能的子主題，自然語言理解(NLU)得到了更多關(guān)注，因?yàn)槠鋺?yīng)用前景令人興奮，并且很多自然語言理解(NLU)解決方案在其應(yīng)用中顯示出了真正的價(jià)值。

因此，盡管自然語言理解(NLU)技術(shù)尚不成熟，但自然語言理解(NLU)的普及程度已經(jīng)在企業(yè)的應(yīng)用中得到證明。

自然語言理解(NLU)用于對(duì)客戶實(shí)施情感分析，并理解對(duì)Siri和Alexa等數(shù)字助理提出的問題。它還可以通過神經(jīng)機(jī)器翻譯服務(wù)(例如谷歌翻譯)進(jìn)行多語種的文本翻譯。

人們需要知道的是，在全面的廣義人工智能出現(xiàn)之前，自然語言處理(NLP)需要不斷發(fā)展，因此還有很長(zhǎng)的路要走。

趨勢(shì)2：模型正在迅速改進(jìn)，企業(yè)需要為此做好準(zhǔn)備

可以說，當(dāng)今最著名的人工智能模型是OpenAI的GPT。其最新版本的GPT-3已于今年早些時(shí)候發(fā)布。

就GPT的進(jìn)展而言，GPT-2在2019年2月推出并帶來了重大影響，這是由于它接受了15億個(gè)參數(shù)的訓(xùn)練。GPT-3在18個(gè)月之后推出，并接受了1750億個(gè)參數(shù)的預(yù)訓(xùn)練，其訓(xùn)練量得到兩個(gè)數(shù)量級(jí)的時(shí)長(zhǎng)。GPT的推出立即引起了全球媒體的關(guān)注，因?yàn)檫@意味著將會(huì)產(chǎn)生虛假新聞、生成藝術(shù)、編寫代碼庫等等。

諸如GPT之類的語言模型的發(fā)展正在激勵(lì)企業(yè)開發(fā)機(jī)器智能的許多方法和應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序從能夠用語言描述網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序到模仿公眾人物的語言模式，再到通過醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行訓(xùn)練以提供診斷。

趨勢(shì)3：狹義用例獲得成功

根據(jù)調(diào)查，全球有數(shù)十萬人從事GPU計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工作，尤其是在企業(yè)層面。而重要的一件事是，為了取得成功并推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值，人工智能項(xiàng)目的范圍可能很窄。

像OpenAI的GPT-3這樣的人工智能項(xiàng)目之所以引起廣泛關(guān)注，是因?yàn)檫@些技術(shù)為人們的未來發(fā)展提供了令人鼓舞的愿景。但是，當(dāng)今推動(dòng)真正價(jià)值的企業(yè)項(xiàng)目和部署范圍很狹窄，并且可以帶來具體的業(yè)務(wù)價(jià)值。

例如，當(dāng)Adobe Photoshop提供了從背景中自動(dòng)選擇圖像主題的功能時(shí)，這是計(jì)算機(jī)視覺的一種狹義用途，可以為最終用戶提供真正的價(jià)值。Photoshop用戶無需花費(fèi)數(shù)小時(shí)就可以每個(gè)像素的精度剔除背景。這是狹義應(yīng)用獲得成功的一個(gè)示例。

趨勢(shì)4：機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要維護(hù)

與傳統(tǒng)軟件不同，應(yīng)用在生產(chǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要維護(hù)，因?yàn)樗鼈儠?huì)隨著時(shí)間的推移而降低性能。這一事實(shí)與生產(chǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型(模型由代碼、數(shù)據(jù)、計(jì)算和性能指標(biāo)組成)的復(fù)雜組合相結(jié)合，導(dǎo)致了持續(xù)集成(CI)/持續(xù)交付(CD)和MLOps工具以及基礎(chǔ)設(shè)施虛擬化產(chǎn)品的快速發(fā)展。

有關(guān)自然語言理解(NLU)或自然語言處理(NLP)最令人興奮的事情之一就是可以隨著時(shí)間的推移改進(jìn)模型。在許多應(yīng)用中，模型的精確度只要提高幾個(gè)百分點(diǎn)，就可以為企業(yè)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)帶來數(shù)百萬美元的價(jià)值。其具體示例包括推薦引擎、金融建模應(yīng)用程序等應(yīng)用程序。

因此，重要的是要有一個(gè)可預(yù)測(cè)的部署系統(tǒng)，以隨著時(shí)間的推移繼續(xù)交付價(jià)值。

趨勢(shì)5：將機(jī)器學(xué)習(xí)視為一種軟件學(xué)科

企業(yè)準(zhǔn)備從機(jī)器學(xué)習(xí)提升業(yè)務(wù)價(jià)值的最有價(jià)值的方法之一就是將機(jī)器學(xué)習(xí)確立為一種軟件學(xué)科。由于絕大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目在開發(fā)人員或數(shù)據(jù)科學(xué)家的筆記本電腦上運(yùn)行的研究實(shí)驗(yàn)過程中陷入困境，因此確定幫助企業(yè)將模型部署到生產(chǎn)和交付價(jià)值的系統(tǒng)的優(yōu)先級(jí)是很重要的。

將機(jī)器學(xué)習(xí)視為一種軟件學(xué)科意味著擁有已經(jīng)建立的管道，可以將項(xiàng)目從研究轉(zhuǎn)到生產(chǎn)。這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)與其余軟件堆棧可以得到更多的關(guān)注和資源，還意味著代碼、數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型本身將會(huì)進(jìn)行版本控制。簡(jiǎn)化基礎(chǔ)設(shè)施配置也很重要，這樣企業(yè)可以大規(guī)模部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

最終目標(biāo)是使人工智能成為企業(yè)的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)力。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，適當(dāng)?shù)牧鞒毯苤匾?，這樣就可以盡快創(chuàng)造價(jià)值。隨著時(shí)間的推移，更加有利可圖的模型將獲得更多利潤(rùn)，因此現(xiàn)在是開始采用的時(shí)候了。

原文標(biāo)題：Natural Language Processing Trends That Impact Enterprises in 2021，作者：EWEEK EDITORS

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