教学人工智能幽默，NLP是一种训练计算机来理解人类语言的方法

我们对我们的机器大吼大叫有着悠久的历史 - 汽车故障，电视广播失败的团队。但现在，我们的机器了解我们。他们正在回答。他们在厨房里为我们挖掘食谱，浏览我们的汽车旅行，在互联网搜索引擎上完成我们的句子，以及翻译外语。

为此，我们有计算语言学，也称为自然语言处理，谢谢。这是德拉莫米尔拉德夫的研究重点之一，他是A. 巴特利特-吉亚玛计算机科学教授。这是计算机科学，语言学和人工智能交叉的研究领域，从Apple的Siri到自动化的客户服务，它在我们的生活中变得越来越突出。

简而言之，NLP是一种训练计算机来理解人类语言的方法。这不是一件容易的事。人类语言是流动的;单词随着时间或上下文而变化。例如，简而言之，就是“简而言之。”它可能意味着“用几句话”，或“在一种水果的硬壳内发现的可食用的核心。”区分这两种截然不同的含义很容易我们，但可能会混淆计算机。自然语言是为人类思维而设计的 - 措辞可能不精确，但意义仍然清晰。使用正式语言 - 例如计算机代码 - 每个角色都需要按顺序排列，或者一切都不完整。NLP填补了这一空白。

拉德夫的工作采用了许多计算技术，包括人工神经网络，也称为深度学习。从本质上讲，计算机通过提供大量和大量数据来学习识别复杂模式。单词，短语，语法和语法规则被赋予数学值。这个想法并不新鲜，但随着数字数据存储和计算机处理能力的急剧增加，它在过去的几十年中得到了提升。如果您最近使用过谷歌翻译，并注意到结果的速度和准确性有所提高，那是因为公司改用神经网络系统。

有些人认为计算机不是真正的学习语言，因为他们没有像人类那样学习语言。幼儿学会说话不是通过仔细研究大量的文本，而是通过五种感官与周围的世界交流。差异与拉德夫没有关系。

“这不影响我们的研究方式，因为我们不与人类打交道，”他说。“我们如何向计算机传授语言并不一定与人类理解语言的方式相同。当你建造一架飞机时，你并没有说“鸟儿挡住它们的翅膀，让我们建造飞机拍打它们的翅膀。”这不是怎么做的，至少在实践中不是这样。无论他们的翅膀是否移动，我们只是希望他们飞翔。“

作为这些科目的兴趣水平的一个标志，132名学生上学期报名参加拉德夫的NLP课程。在此之前，他在一个大型的开放式在线课程中向超过10,000名学生讲授NLP。今年秋天，他教授人工智能课程，研究教授计算机以执行在人类执行时被认为是智能的任务。课程涵盖逻辑，学习和推理。它包括挑战性的作业，要求学生构建可以玩奥赛罗和Go等双人游戏的系统，解决迷宫，模拟自动驾驶汽车，使用神经网络翻译文本，以及学习与环境的互动。这是现在计算机科学系最大的班级，本学期有200多名注册学生。

通过另一个项目AAN，也在帮助那些对NLP感兴趣的人通过越来越多的关于这一主题的研究。他和来自耶鲁大学LILY实验室（语言，信息和学习）的学生已经收集了超过25,000篇论文和3,000多篇关于NLP和计算语言学的教程，调查，演示，代码库和讲座。最终目标是使用NLP为寻求它的人自动生成教育资源，并引导他们朝着正确的方向前进。它包括单篇论文摘要，算法的多源描述，研究主题调查以及用户对教学资源的建议。