AIの最高峰：自然言語処理

近年、世界中でますます多くの政府や企業組織が人工知能の経済的、戦略的重要性を徐々に認識し、国家戦略や商業活動の観点から人工知能に関与し、それを活用して自国の知能化と産業化のプロセスを推進するようになりました。

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人工知能が登場する前は、機械は少量の構造化データを自動的に処理することができました。インターネットの普及により、人類は情報爆発の時代に入り、機械はますます多様化する大量のデータを処理する必要が生じています。インターネット上の大量のテキスト、画像、ビデオは、多くの場合、非構造化データです。その中で、テキストの数は非常に多く、そのほとんどは前述の自然言語に属します。

情報量が多いにも関わらず、コンピュータはそれを理解できません。このテキスト情報を解析し活用するためには、NLP技術が必要です。 NLP（自然言語処理）は、機械言語と人間の言語間の翻訳に相当します。コミュニケーションの架け橋を構築することで、人間とコンピュータのコミュニケーションの目的を効率的に達成できます。

自然言語理解の目標は、音声やテキストを含む人間の表現を理解することであり、文法分析やテキスト読み取りなどの理解目標の実現に重点を置いています。一方、NLG は、翻訳システム、情報の簡素化、質疑応答の対話など、自然言語表現を生成する方法に重点を置いています。これら 2 つは互いに補完し合い、ほとんどの場合、同時に出現してシステムを構築します。

インテリジェントな質疑応答システムでは、人工知能の自然言語処理技術の助けを借りて、スタッフはユーザーが必要とする知識を正確に分析し、ユーザーと対話することでユーザーにパーソナライズされた情報サービスを提供することができます。たとえば、特定の知識に関する質問と回答の Web ページを閲覧すると、関連する質問と回答のプッシュ通知、ホットワード、フォーカス質問ランキングなどが随時表示されます。

同社は人工知能と自然言語処理技術の導入についても「明確」である。 Facebookは2019年8月に、AI Language Research Consortiumを発表しました。これはFacebookが「NLPの発展のために協力する」と述べたパートナーコミュニティです。新たに結成されたグループは、コンテンツ理解、表現学習対話システム、情報抽出分析、感情分析、要約、データ収集とクリーニング、音声翻訳などの困難な問題を解決するためのコラボレーションを推進すると報告されています。

今年8月25日に開催された百度脳言語知識技術サミットで、百度グループ副社長の呉田氏と百度技術委員会の呉華委員長がそれぞれ百度の言語知識技術シリーズ製品とデータセットの共同構築計画を発表し、AI技術の大規模応用を全面的に加速するための5つの新製品のリリースを開始しました。

一般的に、自然言語処理はコンピュータサイエンスと人工知能の分野における重要な方向性であり、自然言語を使用して人間とコンピュータが効果的にコミュニケーションするためのさまざまな理論と方法を研究します。自然言語処理は、言語学、コンピューターサイエンス、数学を統合した科学です。自然言語処理とトピックモデリングは、技術の最適化、競合分析、弱い信号の検出などのプロセスを改善し、大量のテキストデータの分析を加速することができます。上記のすべてのリンクは、イノベーション主導の開発の鍵となります。

長年にわたり、自然言語処理技術は大きな進歩を遂げ、徐々に研究室から市場へと移行し始めました。アナリストの予測によると、今後数年間で、音声認識、意味認識、音声合成技術が産業、通信、家電、医療、自動車エレクトロニクス、ホームサービスなど多くの分野に導入されるでしょう。

2020 年の人工知能技術は、物理的な境界を越え、多くの業界を統合するデジタル環境を生み出しています。次に、人間が知能（主にロボット）とどのようにスムーズかつ効率的にコミュニケーションできるようにするかという点において、自然言語処理技術の価値が発揮されます。画像、音声、動画を人工知能が理解できるものに変換する方法や、ソフトウェアシステムを使用して冷たい機械を温かい人工知能に変える方法も、各国の研究者が行う研究プロジェクトの焦点の1つとなるでしょう。