前言——我是不是老了
前天看了一個關於AI類的綜藝節目我感覺整個人都不好了。這個綜藝的名字叫《智造將來》上面那個小屁孩自己寫了一個智慧語音助手，這個小屁孩叫袁翊閎是2018年百度AI開發者大會最小參賽者，我在想我是不是老了啊？這技術普及的也太快了吧！我在讀研究生才開始接這個的。還有想要轉戰AI但是還在考慮學習難度的老鐵們再不做決定就要被小學生超越了。
05後小屁孩的AI程式設計路
由於小藍應用技術過於複雜，袁翊閎還為現場觀眾畫了一張知識圖譜。這是那個13歲小屁孩開發的智慧語音助手的知識圖譜，雖然寫的有點稚嫩但是還是摸到了人工智慧的門檻，“小藍可以幫你查詢天氣、給你講笑話、讀新聞。”年僅13歲的程式設計貓學員袁翊閎向《智造將來》現場觀眾介紹道，功能全面的智慧語音助手小藍由這位05後獨立開發。
智慧語音助手的工作原理是什麼？
自然語言處理(NLP)
NLP就是指在計算機讀取語言時將文字轉換為結構化資料的過程。簡而言之，NLP就是計算機的閱讀語言能力。粗略地說，在NLP中系統攝取人語，然後將它分解，分析，確定適當的操作，並以人類理解的語言進行響應。
NLP結合了電腦科學、人工智慧和計算語言學，涵蓋了以人類理解的方式解釋和生成人類語言的所有機制：語言過濾、情感分析、主題分類、位置檢測等。
自然語言生成(NLG)
自然語言處理由自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）構成。NLG是計算機的“編寫語言”，它將結構化資料轉換為文字，以人類語言表達。即能夠根據一些關鍵資訊及其在機器內部的表達形式，經過一個規劃過程，來自動生成一段高質量的自然語言文字。
NLP vs NLG：聊天機器人的工作方式
人類談話涉及雙向溝通的方式，聊天機器人也一樣，只是溝通渠道略有不同——您是與機器交談。當給機器人傳送訊息時，它會將其拾取並使用NLP，機器將文字轉換為自身的編碼命令。然後將該資料傳送到決策引擎。
在整個過程中，計算機將自然語言轉換為計算機理解的語言，處理，識別語音。語音識別系統常用的是Hidden Markov模型（HMM），它將語音轉換為文字以確定使用者所說的內容。通過傾聽您所說的內容，將其分解為小單元，並對其進行分析以生成文字形式的輸出或資訊。
然後關鍵步驟是自然語言理解（NLU），就像上文所說，它是NLP的另一個子集，試圖理解文字形式的含義。重要的是計算機要理解每個單詞是什麼，這是由NLU執行的部分。在對詞彙、語法和其他資訊進行篩選時，NLP演算法使用統計機器學習、應用自然語言的語法規則，並確定所說的最可能的含義。
另一方面，NLG是一種利用人工智慧和計算語言學生成自然語言的系統。它還可以將該文字翻譯成語音。NLP系統首先確定要翻譯成文字的資訊，然後組織表達結構，再使用一組語法規則，NLG就能系統形成完整的句子並讀出來。
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