第 1 节 如何让 AI 学会说话（1 / 3）
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无论是否身处 AI（Artificial Intelligence，人工智能）行业，AI 这个词一定早已频繁出现在你我的生活。敏感的话，你或许会发现在过去的 10 年间，人们的生活在不断被 AI 改善：智能汽车，智能手机，人脸识别，抖音和小红书的个性化推荐，以及各种企业级服务，不一而足。
当然，你或许不了解到底怎样算是 AI。毕竟，商家为了蹭热点，硬说自家产品是 AI 的也不在少数。事实上，AI 与否本来就没有判定的标准，我们只能说，越接近人类这样的高级智能，越算是 AI。
而相比于 AI，人到底智慧在何处呢？简单来说，人可以灵活思考和解决各类问题，并融会贯通、举一反三。这种综合思考和学习的能力是目前的 AI 难以匹敌的。AI 往往只能做好某一件事，需要针对特定任务进行训练，比如人脸识别的 AI 只能识别人脸，下围棋的 AI 只能下围棋。而人可以用很短的时间学会做某事，从而掌握多种技能。
至于人为何有这般能力，科学家也不知道。但有一个可能的原因，就是人掌握了语言。别以为语言只是人所有技能中的一小部分，事实上，它可能是最重要的部分，是构成我们认知的基石。上学的时候，老师就说过人和其它动物的最大区别是人有语言。当时听完颇为不解，不过现在我倒是明白了其中的道理。
语言可以构建对世界上任何事物的描述，无论具体还是抽象。也就是说，宇宙中的所有事情，所有知识，都可以用语言表达出来。学习语言相当于打开了从内心到世界的通道，这是一种通用的接口，连接想象与现实。所以，学会说话，是迈向智能的一大步。AI 研究者或许早已明白了这一道理。从上世纪开始，自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）就是人工智能的重要分支。时至今日，NLP 发展日新月异，虽然大部分研究以实用性的目的出发，但那些令人惊艳的效果反过来说明了语言的重要性。ChatGPT 的爆火也再次证明，学会语言，就能学会一切。
现在，让我们站在一个 NLP 研究者的角度，思考如何设计出一个懂得语言，会说话的 AI。
最直观的思路当然是借鉴一下人是怎么说话或写作的。
首先，我们往往会在头脑中形成一个模糊的概念，可能是几个关键词，锚定了接下来说话的主题和基调。接下来，我们会构思开头，一句一句地输出，最终形成一段完整的话。
对于写作，我们可以回过头修改之前写下的文字。但说话则是一口唾沫一个钉，说出的字无法收回。这其中蕴含了一个重要的原则，语言是按时间顺序输出的，没有人会倒着说出一段话，他自己做不到，听众也绝无可能听懂。
于是，当我们打算让 AI 说话时，自然也应当让它按顺序输出文字，就像正常人说话一样。不过，聪明的人可能会想，AI 是不是可以提高效率，一次输出一句话甚至一段话呢？理论上或许可以，但历史经验证明，人们还是选择让 AI 一次输出一个字。个中原因不难理解。句子长短不一，显然不如单个字更容易操作和管理。而且，一次输出一个字相当于给了 AI 更细致的思索空间，逐字推敲的质量肯定比囫囵吞枣更好。
与之俱来的另一个关键问题是，如何让 AI 能听懂别人的话。这一点很重要，我们要设计的是一个能与之交流的 AI，而不是自言自语的机器。同样，人倾听的过程其实也是一个字一个字听进去的。只不过，我们处理信息的速度非常快，能够迅速从断续的话语中提取关键词，构建出大致的含义。
那么，会说话的 AI 应该是这么一种程序：它能够听取别人的输入，当
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