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在剛開始看到GPT3的相關(guān)文章時(shí)，給我?guī)砹司薮蟮臎_擊。因?yàn)樵谥皩W(xué)習(xí)c語言時(shí)有老師是這么介紹c語言的，因?yàn)闄C(jī)器聽不懂人說話，所以需要有一個(gè)機(jī)器聽得懂得語言作為人給機(jī)器的命令輸入；如果你說的話機(jī)器聽得懂，你就可以用中文編程。而現(xiàn)在有人告訴我，機(jī)器聽得懂人說話了！

文中是這樣介紹GPT3的：

在設(shè)計(jì)網(wǎng)頁的過程中，可以輸入我要一個(gè)“長(zhǎng)得像西瓜得按鈕”機(jī)器就會(huì)自動(dòng)生成以下的按鈕：

可以看到，在對(duì)話框內(nèi)是輸入的自然語言，在對(duì)話框下是機(jī)器生成的html代碼以及按鈕的預(yù)覽圖片。

不可否認(rèn)在自然語言理解這一領(lǐng)域，這是個(gè)跨越式的創(chuàng)新，但是，我認(rèn)為在短期內(nèi)，這項(xiàng)技術(shù)并不能成為真正改變生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的工具。也許可以在網(wǎng)站建立初期使用GPT3建立一個(gè)大概的框架，或者是使用GPT3找找網(wǎng)站設(shè)計(jì)的靈感，但是GPT3不可能替代html、js等網(wǎng)絡(luò)編程語言成為開發(fā)人員的首選。

本文將主要針對(duì)語言的歧義、人機(jī)交互的方式結(jié)合最近看的《自然語言處理問答》和《交互設(shè)計(jì)：超越人機(jī)交互》（第五版）這兩本書展開論述。

自然語言和現(xiàn)有的Html代碼之間的關(guān)系，類似與python、java等腳本語言相對(duì)于c、匯編語言的關(guān)系。為什么會(huì)有計(jì)算機(jī)語言的產(chǎn)生，是因?yàn)橛?jì)算機(jī)讀不懂自然語言，所以有經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)工程師建立了一套計(jì)算機(jī)可以理解的體系，然而這套體系是需要從底層一層一層建立的，從機(jī)器碼到匯編語言，再到高級(jí)語言。從高級(jí)的面向?qū)ο笳Z言改進(jìn)到現(xiàn)在是不斷適應(yīng)人們的自然語言習(xí)慣的，在c語言中輸出還需要定義輸出的變量的類型printf('num=%d',num)：在c++的輸入輸出流中就去除了這一步要求，std::cout<<'num='<<num；這樣的改進(jìn)是為了增加這個(gè)語言系統(tǒng)的容錯(cuò)性能，例如在不知道這個(gè)變量是什么類型的時(shí)候仍然可以正常輸出。但是每一步的改進(jìn)都是有利有弊的，python 作為一個(gè)易于上手的語言可以說對(duì)新手較為友好了，又有豐富的類庫可以使用，可能使用opencv實(shí)現(xiàn)一個(gè)邊緣檢測(cè)或者是使用keras建立一個(gè)小的回歸模型只需要幾行代碼就夠了。然而Python也并不是一個(gè)容易精通的語言，因?yàn)閜ython的解釋器會(huì)在背后做著我們所不能一眼看出來的轉(zhuǎn)換，可能我們以為我們重新定義了一個(gè)變量并用已有變量對(duì)其進(jìn)行了賦值，實(shí)際上編譯器認(rèn)為我們創(chuàng)建了一個(gè)指向現(xiàn)有變量的引用，這就是語言的歧義，連python這類專門設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)語言都經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)這種歧義，自然語言更是如此。

那么如何減少歧義，就是重中之重。劉偉老師在《追問人工智能》一書中寫道：人機(jī)融合智能需要發(fā)揮人機(jī)各自的長(zhǎng)處，只有人機(jī)很好地配合在一起才能實(shí)現(xiàn)1+1>2的效果（例如輔助決策的過程），在這樣的要求下，機(jī)器需要學(xué)習(xí)人，人也需要適應(yīng)機(jī)。在《交互設(shè)計(jì)：超越人機(jī)交互》（第五版）這本書中提到了交互中很重要的一點(diǎn)，即心智模型，人在使用機(jī)器時(shí)需要運(yùn)用正確合適的心智模型，那么什么是正確的心智模型？例如在使用空調(diào)制熱時(shí)，空調(diào)加熱的速度并不會(huì)因?yàn)闇囟仍O(shè)定的高低而變快變慢，那么在設(shè)定溫度時(shí)，就只需要設(shè)定一個(gè)需要達(dá)到的溫度，而不是先將溫度調(diào)高于期望溫度，希望升溫迅速，達(dá)到期望溫度后再調(diào)回期望溫度。合理正確的心智模型可以使得人機(jī)間的交互更加和諧，為了達(dá)到這樣的效果，在機(jī)器設(shè)計(jì)的過程中就需要考慮到用戶在使用時(shí)的因素，需要設(shè)計(jì)一個(gè)更為透明的產(chǎn)品給用戶一個(gè)清楚的認(rèn)知過程從而幫助建立合理的心智模型，而用戶使用時(shí)同樣需要閱讀說明書來獲取建立正確的心智模型，心智模型在人機(jī)交互的過程中就是人機(jī)之間的一座橋梁，正確映射人類想法和機(jī)器實(shí)操。放在人機(jī)交互的過程中，機(jī)是有一定靈活性的，可以通過現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)的方法學(xué)習(xí)用戶的習(xí)慣，性格等特征，更好地輔助用戶。當(dāng)機(jī)器讀不懂用戶給的指令，或是用戶的指令含糊不清時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生歧義。

此時(shí)引入了歧義這個(gè)概念

機(jī)器在靈活地同時(shí)又會(huì)帶來歧義，如果機(jī)器對(duì)用戶的命令解析不正確，往往會(huì)背道而馳。在李維老師《自然語言處理問答》這本書中，大量的篇幅用來解釋如何消除自然語言分析的歧義，同時(shí)也提到了可以保留一些歧義，在過早剪枝和維度爆炸兩種情況之間找到平衡點(diǎn)。香農(nóng)對(duì)信息的定義為“信息是用來消除隨機(jī)不定性的東西”。同樣的，在自然語言的處理中的消歧也是同樣的道理，若是在分詞階段過早消歧，計(jì)算機(jī)在少量的信息前只能使用專家指定的規(guī)則和字典中的注釋來選出當(dāng)前最合適的內(nèi)容，此時(shí)極容易產(chǎn)生誤讀，又由于分詞處在分析的第一步，會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的疊加。

適度的保留歧義，舉《自然語言處理問答》一書中的例子：49年既可以理解為四十九年也可以理解為1949年，此時(shí)產(chǎn)生了歧義，但是這類歧義是面向內(nèi)部的歧義，無論是四十九年還是1949年都是一個(gè)時(shí)間成分，不影響對(duì)下文或是句式結(jié)構(gòu)的解讀。若是遇到無法避免結(jié)構(gòu)上的歧義，可以選擇性得保留另外一枝，數(shù)中提出了休眠和激活這一方法，可以將可能性較小得那一枝結(jié)構(gòu)休眠，如果解析得過程中發(fā)現(xiàn)激活那一枝的條件，則重新激活另一支結(jié)構(gòu)。

談到消除歧義的問題，在自然語言處理方面我不能班門弄斧，接下來會(huì)結(jié)合人機(jī)交互談一點(diǎn)自己的看法。

因?yàn)楫?dāng)前的自然語言處理屬于無人系統(tǒng)，所以會(huì)遇到如此多的麻煩困難，但是如上文介紹的GPT3系統(tǒng)，既然是面向使用自然語言編程的，自然包含了人機(jī)的互動(dòng)，許多系統(tǒng)自生難以消除的歧義可以同過和人的交互消除，機(jī)器可以對(duì)難以消除的歧義提問，而用戶可以根據(jù)自己的想法理解回答，在李維老師《自然語言處理問答》一書中同樣提到了在系統(tǒng)的使用過程中可以在遇到新詞時(shí)更新詞典詞，或者使用一些統(tǒng)計(jì)方法讓系統(tǒng)自動(dòng)更新建立詞匯之間的隱含聯(lián)系。上文的例子中，給我一個(gè)像西瓜一樣的按鈕，并沒有輸入按鈕的大小，按鈕的位置，按鈕的點(diǎn)擊方式（雙擊，單機(jī)，長(zhǎng)按），這些可能都是機(jī)器根據(jù)自己系統(tǒng)中的信息儲(chǔ)備來定義的，然而要真正實(shí)現(xiàn)用自然語言編程，用戶需要對(duì)細(xì)節(jié)可控，因?yàn)檫@些細(xì)節(jié)在真正應(yīng)用到實(shí)際的生產(chǎn)生活中是非常重要的。正如現(xiàn)在的IDE變得越來越方便，當(dāng)前的IDE在輔助用戶編程時(shí)采取的措施是搜索首字母或是關(guān)鍵字自動(dòng)出現(xiàn)下拉框，框中有用戶可能會(huì)選擇的函數(shù)題和變量名，這類輔助的方式我將其姑且稱為提醒方式，也就是機(jī)器用相比人類近乎于無限的記憶力（儲(chǔ)存空間）幫用戶省去了記住繁瑣的變量名的過程，可以將注意力集中在程序邏輯上。在GPT3這個(gè)系統(tǒng)中，應(yīng)該設(shè)置詢問用戶細(xì)節(jié)的環(huán)節(jié)，用戶想要一個(gè)按鈕，那么系統(tǒng)告知用戶建立一個(gè)按鈕需要設(shè)置多少參數(shù)，引導(dǎo)用戶一個(gè)個(gè)填充輸入，然而這樣又失去了使用自然語言編程簡(jiǎn)單，開放性強(qiáng)的初衷。所以我覺得GPT3作為一個(gè)自然語言分析系統(tǒng)的展品是十分出色的，代表了前沿的自然語言處理技術(shù)，同時(shí)它也展現(xiàn)了這項(xiàng)技術(shù)在工業(yè)界的應(yīng)用；但是在自然語言編程這一條路上，它走的還不夠遠(yuǎn)，所以目前為止，我依舊認(rèn)為使用自然語言編程還停留在一個(gè)基本的構(gòu)想階段，要真正實(shí)現(xiàn)應(yīng)用還有很長(zhǎng)的路要走。

最后的結(jié)論有些令人失望，但是我依舊對(duì)未來人工智能的發(fā)展?jié)M懷期待，期待機(jī)器真正聽得懂人說話的一天早一些到來！

是交互產(chǎn)生了“我”或者“誰”及“哪來”、“哪去”

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