人工智能如何改变人类与机器的互动方式
过去的12个月中，全球数字范式发生了巨大变革，特别是人类与机器交互的方式。事实上，该领域经历了如此彻底的转变，以至于各个年龄段的人们现在都快速地熟悉了人工智能（AI）模型，最受欢迎的是OpenAI的ChatGPT。
这场革命的主要推动力是自然语言处理（NLP）和对话式AI的进步。NLP是人工智能的一个子领域，专注于使用日常语言和语音模式进行计算机与人类之间的交互。NLP的最终目标是以一种用户可理解和易于消化的方式阅读、解释、理解和理解人类语言。
更具体地说，它将计算语言学（即人类语言的基于规则的建模）与其他领域，如机器学习、统计学和深度学习相结合。因此，NLP系统允许机器以有意义且与上下文相关的方式理解、解释、生成和响应人类语言。
此外，NLP涉及到几个关键任务和技术，包括词性标注、命名实体识别、情感分析、机器翻译和主题提取。这些任务有助于机器理解和生成类似于人类语言的响应。例如，词性标注涉及识别给定单词的语法组，而命名实体识别涉及识别文本中的个人、公司或地点。
NLP重新定义通信前沿
尽管启用AI的技术仅最近开始成为数字主流的一部分，但它已经在过去的十年中深刻地影响了许多人。像亚马逊的Alexa、谷歌的Assistant和苹果的Siri这样的伴侣已经融入了我们日常生活的基本构成部分，帮助我们完成从记下提醒事项到编排智能家居的一切事情。
这些助手背后的魔力是NLP和AI的强大组合，使它们能够理解和反应人类语言。话虽如此，NLP和AI的范围现在已经扩展到了其他几个领域。例如，在客户服务领域，聊天机器人现在使公司能够提供自动化的客户服务，并立即回复客户的询问。
这些自动化聊天机器人可以同时处理多个客户交互，已经大大缩短了等待时间。
语言翻译是另一个领域，NLP和AI在这个领域取得了显著的进展。翻译应用程序现在可以实时解释文本和语音，消除语言障碍，促进跨文化交流。
《柳叶刀》上的一篇论文指出，这些翻译能力有可能重新定义医疗保健领域。研究人员认为，这些系统可以部署在医疗保健提供者不足的国家，让来自国外的医生和医疗专业人员提供实时的临床风险评估。
情感分析是NLP的另一个应用，也被用于解读文字背后的情感色彩，使得Google Bard、ChatGPT和Jasper.ai等平台的响应更加人性化。
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由于它们不断增强的能力，这些技术可以集成到社交媒体监测系统、市场研究分析和客户服务交付中。通过审查客户反馈、评价和社交媒体谈话，企业可以获得有价值的洞察，了解客户对其产品或服务的感受。
最后，AI和NLP已经进入了内容生成领域。由AI驱动的系统现在可以编写类似于人类的文本，从新闻文章到诗歌，帮助创建网站内容，生成个性化电子邮件和制作营销文案。
AI和NLP的未来
展望未来，许多专家认为AI和NLP的未来非常令人振奋。AI基于医学诊断平台Acoustery的联合创始人兼首席科学官Dimitry Mihaylov告诉DigitalC，多模式输入的整合，包括图像、音频和视频数据，将是AI和NLP的下一个重要步骤，他补充说：
“这将使更全面和准确的翻译成为可能，考虑到视觉和听觉线索以及文本信息。情感分析是AI专家的另一个重点，这将允许更精确和细致的理解文本中表达的情感和观点。当然，所有公司和研究人员都将致力于实现实时能力，因此大多数人类翻译者，恐怕将开始失去工作。”
同样地，Human Protocol的协议设计师Alex Newman认为，自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）即将显著提高个人生产率，这是至关重要的，因为由于AI自动化，预计劳动力将缩小。
Newman认为情感分析是关键驱动因素，神经网络和深度学习系统通过更复杂的数据解释发生。他还设想开源数据平台以更好地满足传统上被翻译服务忽视的语言。
Astar Network的技术内容编辑Megan Skye（一种基于人工智能的多链去中心化应用程序层）认为，AI和NLP的创新前景无限，特别是AI自身组装新版本并扩展自身功能的能力，她补充道：
“基于AI和NLP的情感分析可能已经在使用知识图的平台上，如YouTube和Facebook上发生，可以扩展到区块链。例如，如果新的领域特定AI被配置为接受新鲜索引块作为源输入数据流，我们可以访问或开发基于区块链的情感分析算法。”
AI-based数据存储库Space and Time的首席技术官Scott Dykstra认为，NLP的未来在边缘和云计算的交叉点上。他告诉DigitalC，在近期到中期，大多数智能手机可能会配备嵌入式大语言模型，该模型将与云中的大型基础模型一起工作。他还说：“这种设置将允许您口袋里拥有轻量级AI助手和数据中心中的重量级AI。”
前方的道路充满挑战
虽然AI和NLP的未来充满希望，但也面临着挑战。例如，Mihaylov指出，AI和NLP模型在训练和性能方面严重依赖大量高质量的数据。
然而，由于各种数据隐私法律，获取标记或领域特定数据在某些行业中可能具有挑战性。此外，不同行业具有独特的词汇，术语和上下文变化，需要非常特定的模型。“缺乏开发这些模型的合格专业人员构成了重大障碍，”他说。
Skye也表达了这种情感，指出尽管AI系统可能在几乎任何行业中潜在地自主操作，但集成，工作流程修改和教育的物流存在重大挑战。此外，AI和NLP系统需要定期维护，特别是在答案质量和低错误概率至关重要时。
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最后，Newman认为，每个行业想要使用这些技术所需的新数据来源的获取问题将在每一年中变得越来越明显，他补充道：
“有大量的数据可用，但不一定总是可以访问、更新或足够准备好进行机器训练。没有反映行业细节、语言、规则、系统和特定情况的数据，AI将无法了解任何上下文并有效地运行。”
因此，随着越来越多的人继续朝着使用上述技术的方向发展，有趣的是看看现有数字范式如何不断发展和成熟，特别是考虑到AI使用似乎正在渗透到各个行业的快速速度。
