问题

为什么相比于计算机视觉(cv),自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢?

回答
很多人会有疑问,为什么在人工智能的众多分支中,似乎自然语言处理(NLP)的发展,相对于计算机视觉(CV)来说,显得有些“慢热”? 要理解这一点,得从两个领域本身的特性,以及它们所面临的挑战说起。

1. 语言的内在复杂性:

想象一下,视觉世界有多少种“样子”? 也许颜色、形状、纹理、光影等等,但本质上,它相对是“具体”的。一张猫的图片,无论它是胖是瘦,是橘色还是黑色,我们都能通过眼睛捕捉到其核心的“猫”的特征。

然而,语言呢? 语言是人类思想的载体,而思想本身就充满了抽象、模糊、多义、以及文化层面的微妙差异。

多义性: “银行”是存钱的地方,也可以是河岸。一个简单的词,在不同的语境下,意思可能天差地别。如何让机器理解“他去银行取钱”和“他们坐在河岸边”中“银行”的不同含义? 这是CV领域很少遇到的挑战。
语境依赖: 很多时候,词语的意义需要通过整个句子、甚至整篇文章来理解。 “他是个好人”这句话,如果放在讨论某个骗子的新闻报道后面,它的含义可能带有讽刺。 如何让机器理解这种“弦外之音”,难度极大。
情感和语气: 同样一句话,用不同的语气说出来,意思可以截然不同。 “太棒了!” 可以是真心赞美,也可以是反话。 机器要分辨其中的情感细微之处,比分辨一只猫和一只狗要复杂得多。
知识和常识: 语言的理解往往离不开人类的背景知识和常识。 知道“杯子掉到地上会碎”,这背后是一种物理常识。 机器要掌握这些庞大的、隐性的知识体系,然后才能真正“理解”语言,这是非常困难的。 CV可以通过大量的图像数据学习到物体形状、纹理等,这些相对“可见”的知识。

2. 数据获取和标注的挑战:

虽然我们每天都在接触大量的文本数据,但要训练出能真正理解语言的模型,需要的不仅仅是原始文本。

高质量标注的稀缺: 对于CV任务,比如图像分类,我们只需要给图片打上“猫”或“狗”的标签。 但对于NLP任务,例如情感分析,可能需要标注者对句子的情感程度进行细致的评分(比如从5到+5)。 这种标注需要人类的专业知识和主观判断,成本非常高,而且难以做到绝对一致。 机器翻译也是如此,一对准确的翻译需要专业译者才能完成。
语料库的碎片化和质量问题: 虽然互联网上有海量的文本,但这些文本质量参差不齐,充斥着错别字、语法错误、非正式表达等。 而构建一个包含丰富知识、逻辑清晰、结构化的语料库,是极其耗费人力和时间的。 CV领域则可以相对容易地获得高质量、标准化的图片数据集(如ImageNet)。

3. 模型和算法的演进路径:

CV的“直接”学习: 图像数据在某种程度上是“结构化”的。 像素点的排列、颜色差异,可以直接映射到物体的边缘、形状等。 卷积神经网络(CNN)的出现,恰好能够有效地捕捉这些局部空间特征,并逐步构建出更高级别的表征。 这种“层层递进”的学习方式,在CV领域取得了巨大的成功。
NLP的“间接”理解: 语言是离散的符号序列,不像图像那样有直观的“空间”关系。 早期NLP模型,如隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF),更多是处理序列的概率关系,但难以捕捉长距离依赖和深层语义。
向量空间模型的突破(但仍有局限): Word Embeddings(词嵌入,如Word2Vec、GloVe)的出现,将词语映射到低维向量空间,使得语义相似的词语在向量空间中也靠近。 这极大地推动了NLP的发展,让模型能够理解词语之间的关系。 然而,它本质上仍然是将离散的词语“拟合”到连续空间,对于词语的真正“意义”和“上下文”的理解,仍然是一个挑战。
Attention机制和Transformer的革命: Transformer架构的出现,特别是其自注意力(SelfAttention)机制,是NLP领域的一大飞跃。 它允许模型在处理一个词语时,同时考虑句子中其他所有词语的关联性,从而更好地捕捉长距离依赖和上下文信息。 这使得像BERT、GPT这样的预训练模型成为可能,并在许多NLP任务上取得了前所未有的表现。 这有点像CV的CNN,是一种能够学习到更深层、更全局特征的架构。

4. 任务的泛化性差异:

CV的“通用”识别: 一旦一个CV模型学会了识别猫,它在识别不同品种的猫,或者在不同光照、不同角度下的猫时,表现都会相对稳定。 它的“泛化”能力体现在对同一类物体的不同“表现”的适应。
NLP的“精细”理解: NLP任务的泛化性则更为复杂。 一个能很好地回答“什么是人工智能”的模型,可能在回答“人工智能对社会伦理的影响”时就显得力不从心。 语言的细微差别、推理能力、以及对世界知识的依赖,使得NLP任务的泛化更具挑战性。 很多时候,在特定领域的NLP任务上表现出色的模型,迁移到另一个领域,效果可能大打折扣,需要大量的微调。

总结来说:

NLP之所以在早期发展看起来比CV“慢”,主要在于语言本身的抽象性、多义性、语境依赖以及对世界知识的强烈需求,这些都使得机器“理解”语言比“识别”图像更为困难。 数据的标注成本和模型算法的演进路径也存在差异。

然而,随着Transformer等架构的突破,以及预训练模型的兴起,NLP领域近年来取得了飞速的发展,已经能够完成诸如机器翻译、文本摘要、问答系统、对话生成等许多令人惊叹的任务。 尽管如此,要让机器真正像人类一样“流畅”地沟通、进行深度推理和理解,仍然是一个漫长而充满挑战的征程。 相比之下,CV在“感知”层面上的突破,可能显得更直接、更快速一些。

网友意见

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进化已经证明了,语言的门槛确实比视觉高得多。

世界上有多少种生物长眼睛,并且具备视觉识别能力?

无数种。

5亿年前的三叶虫都有眼睛。人类的眼睛结构比三叶虫精细得多,但光学上并没有什么本质区别。

5亿年间,各种不同形态的眼睛至少独立进化了50~100次。当然,长眼睛的生物必然有视觉识别能力,否则它要这两根铁棒有何用?

最简单的例子:苍蝇蚊子都有视觉识别能力,能自动避障,否则打个蚊子也不会这么难。

苍蝇蚊子的大脑只有20万神经元,人脑有800~1000亿个。细思极恐,20万神经元就可以完美实现自动追踪、自动避障,蚊子会坐电梯上20层,再从客厅追到卧室,一巴掌呼过去居然还会躲。

如果自动驾驶能达到苍蝇蚊子的智能,人会大呼卧槽,然后shut up and take my money。你见过哪只蚊子飞着飞着一头撞死在墙上,或者两只苍蝇为了抢屎在空中追尾吗?

CV最早的case好像是谷歌做的猫狗分类器,据说用了16000个处理器,内含10亿个节点。效果好得来,让当时的人大呼卧槽。

不过,这个级别的视觉识别能力,任何一只猫或一只狗都可以,连老鼠都可以。

可想而知,视觉的门槛有多低。

但是我们问:世界上有多少种生物会说话?

那基本上只有人类一种。

之所以说“基本”而非“绝对”,是因为有少数情况还不确定。比如黑猩猩可以用眼神+简单的手势交流,有人认为可以算“前语言”。还有人认为海豚可以用超声波对话,具体在说什么,到现在也没研究出来。

但是无论如何,所有人都公认:像人类这么复杂的语言,这个星球上没有第二个。

如果把500万年前作为人类进化的起点,那么人类学会直立行走大约用了200万年,学会使用工具用了250万年,学会用火用了400万年,学会说话用了480万年。

是的,仅仅20万年前,人类7号染色体上的“语法基因”FOXP2才刚刚突变出来。

即使有了500万年修炼而成的语言天赋加持,人类也不是一出生就会说话的。很多人学到20多岁,一门外语还学不明白,用母语写个800字的小作文都叫苦连天。

从商业角度,如果一辆车有了蚊子的视觉识别能力,肯定会有不怕死的想买来试试;如果摄像头有了一条狗的视觉识别能力,肯定会有人想买来看家护院。

但如果一个nlp AI有了10岁小孩的语言能力,除了拿100个诺奖,它好像也没有什么了不起的商业价值,连当个淘宝客服都会被买家差评。

因为nlp对标的是人,一个进化了500万年的人,一个成年人,一个有智商、有情商、有常识、最好还会多门外语的成年人,一个能区分“你这个睿智”和“你是一个睿智的人”的成年人。

大自然炼了500万年丹才勉强做到,每个人上了20年学才勉强做到,你一个搞nlp的发一篇文章就想取代人类?

nlp发展缓慢才是正常的,如果语言智能的门槛和视觉一样低,你现在不仅要学英语,可能还要学喵星语、汪星语、鸟语,上个厕所都得先跟苍蝇谈好价格。

但令人大呼卧槽的是,明明门槛这么高,nlp居然还是做出了有商业价值、让很多人能真正用得上的产品:

机器翻译。

很多人以为机器翻译肯定既懂中文、也懂英文,否则它怎么可能翻译出来?

但实际上,机器既不懂中文、也不懂英文,它只懂两种token之间的转换关系。在AI看来,它每天干的事情可能就像对对联:

上联:上海自来水来自海上
下联:Able was I ere I saw Elba

在无止境地堆算力、堆数据之后,AI竟然硬是走出了一条路,现在翻译诺贝尔文学奖的作品还不敢,但是翻译个论文资料已经完全可读了。

我最近就做了一个能直接翻译英文pdf的工具,不是划词翻译那种,而是一次性翻译整个文件,英文pdf进,中文pdf出。这样看论文就可以偷懒了~

链接如下,感兴趣的同学可以试试。目前只有PC版,APP的坑一直没填:

效果:

距离完美还很远,还有巨量的坑要填。但是至少不影响阅读,至少大多数用户觉得已经可以正经用了。

至于未来nlp的发展,我认为一种可能是达到“技术奇点”后,AI进入自我进化。也就是说,用AI训练出下一代AI,最终以人类无法理解的方式实现和人类语言能力匹敌的人工智能,甚至实现强人工智能。

另一种可能,就是继续堆料,继续缓慢发展,虽然这个“缓慢”相比其它行业简直就是闪电。

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