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    產品展示二

    自然語言處理技術,將會使機器從更人性化的視角來解決問題

    編者按:在解決和數學或物理相關的問題時,技術能夠發揮相當大的作用。但在解決涉及到以人為中心的問題時,技術的可發揮余地就變得很小。在Ultimate Software的高級策略總監Armen Berjikly看來,自然語言處理(NLP)的進步會幫助技術更好的識別出人類的情感與同情心,從而來幫助人們更好地處理各種問題。文章發表在VentureBeat,由36氪編譯。

    自然語言處理技術,將會使機器從更人性化的視角來解決問題

    以目前的發展速度來看,科技似乎正承載著一項雄心勃勃的使命——解決人類最迫切的問題。

    在某些方面,我們取得了很大的進步。比如可再生能源、疾病預防和災后重建等領域,我們已經有了巨大的突破。但是,當涉及到應對以人為中心的挑戰時——比如員工多樣性、無意識偏見、員工和客戶滿意度——技術能發揮的余地就很少。

    這是因為,像噴氣推進或GPS這樣的技術問題很大程度上是數學和物理相關的,這也是計算機(和程序員)擅長的地方。但解決員工參與這樣的人事問題通常需要同理心,而這是出了名的難以捉摸。人類是情緒化的動物,尤其是在做決定的時候。通常情況下,我們先有一種感覺,然后運用邏輯來幫助證明我們的情緒反應,最后,我們采取行動。因此,任何幫助人們做出更好的決定,而不考慮情感因素的嘗試,幾乎都注定會失敗。

    然而,隨著人工智能的最新進展,尤其是自然語言處理(NLP),我們終于有了能理解人類情感復雜性和利用其力量的技術工具。這種方法對于我們如何設計系統有著重要的意義,它將會從更人性化的視角來解決問題。

    為差異而編程

    語言是極其復雜的。從一個人到另一個人,某個人經歷或環境中出現的細微差別,就會對他們表達自己的方式產生影響。方言,性別,地點,甚至季節都可以改變我們用來表達想法的詞語。

    人們很善于發現這些細微的差別。然而,對于計算機來說,這是一個巨大的挑戰。為了達到接近人類的理解水平,它們需要一套龐大而豐富的語言訓練數據,涵蓋了人口統計學、經歷和背景等各不相同的無數個案例。

    要想知道這在現實生活中是如何運作的,只需要想象這樣的一個場景:在對于一個智能手機進行評論時,加州的一個青少年使用的詞語是“lit”(意思是“興奮”),但在馬薩諸塞州一個老年人的評論中可能是“屏幕亮度”的意思。

    字里行間的閱讀

    這是第一次,我們能夠教會計算機不僅理解人們所說的基本知識——通過識別單詞或查找特定的短語,還能“讀懂字里行間”,理解我們話語背后的真正意圖和含義。當然,這是一項重要的技能,隨著時間的推移,人們逐漸將其作為一種同理心的功能。

    常見的“滿意度調查”是一個典型的例子,體現出了技術在解決人們的感覺問題時的局限性。從原則上講,它是一種了解人們對產品或服務的感受的有力工具。但在實踐中,它是笨拙的、不準確的、早就應該重新制作了。

    考慮一下在大多數商店收據上的調查提示:“請為你的體驗從1到10打分,并談談原因?!毕啾戎?,一個人在面對同樣的情景時,可能只需問一句“你覺得體驗怎么樣?”然后從回答者所使用的語言和整體的語境中推斷出“分數”。雖然人們不需要給出明確的評級,但機器可以做到。

    照照鏡子

    除了幫助我們更好地了解彼此,NLP還能讓我們更好地了解自己。語言是了解我們思想和情感的最詳盡的窗口。當技術能夠開始理解我們(而不是它想要我們成為什么樣子)時,它就會成為一個真正的合作伙伴,幫助我們發現如何最好地成長和改進。

    看看可怕的績效評估和各種各樣的偏見吧。當你在工作環境中詢問人們是否會有偏見,他們一般會下意識極力否認。然而,對績效評估的研究顯示了普遍的、無意識的偏見。

    來自我的團隊的分析表明,當男性評價其他男性時,他們壓倒性地使用了被動式的語言(“他們可以更積極主動”)。然而,當這些男性對女性進行評價時,他們經常使用相互指責的語言(“你應該注意細節”)。通過數據驅動的技術,我們能夠進一步了解許多人在無意識情況下隱藏的偏見。幸運的是,人工智能可以讓我們走上糾正這種偏見的道路,讓它們引起我們的注意。

    要解決世界上最具挑戰性的“人的問題”,無論是通過開發更好的產品,還是在工作場所實現更好的理解和更公平,我們都需要技術來展現同理心。

    轉載36氪:http://36kr.com/p/5099032.html

    原文鏈接:https://venturebeat.com/2017/10/22/natural-language-processing-will-help-humans-and-machines-have-empathy/






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