一、NLP通向智能之路

1.1 圖靈測試

1.1.1 提出背景

由計算機科學家阿蘭?圖靈于 1950 年提出，是早期衡量機器智能水平的重要概念。

1.1.2 提出目的

• 判斷機器是否能表現出與人類相當的智能行為。

1.1.3 測試原理

1. 場景設定：測試中存在一位人類測試者，以及一個被放置在“不可視房間”中的對象（可能是機器或人類）。
2. 互動方式：人類測試者通過文本對話等非視覺方式與房間中的對象交流，無法直接觀察對方的真實身份。
3. 判斷標準：若人類測試者在對話結束后，無法準確分辨與自己交流的對象是機器還是真人，則該機器被判定為 “通過圖靈測試”。

1.1.4 測試結論

通過圖靈測試的機器，在傳統定義中會被認為 “擁有人工智能”，即其智能表現達到了與人類難以區分的程度。這一測試為早期人工智能的研究提供了具象化的評判標準，盡管隨著技術發展，其局限性逐漸顯現，但仍是人工智能發展史上的重要里程碑。

1.2 三種智能層次

1.2.1 運算智能

1. 定義：讓計算機擁有快速計算和記憶存儲能力。
2. 相關技術：
   • 硬件加速器：例如 GPU（圖形處理單元）、TPU（張量處理單元）、ASICs（應用特定集成電路）等。
   • 并行計算：多核處理器、分布式系統、超線程技術等。
   • 高效算法：如 FFT（快速傅里葉變換）、Strassen算法（快速矩陣乘法）等。
   • 內存和存儲技術：如 SSD、RAM、以及新型存儲技術如 3D XPoint。

1.2.2 感知智能

1. 定義：讓計算機系統具備感知外部環境的能力。
2. 相關技術：
   • 計算機視覺：包括以卷積神經網絡（CNN）和圖像處理在內的一系列內容，應用于圖像識別、目標檢測、圖像分割等。
   • 語音識別：技術包括遞歸神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）、聲譜圖等。
   • 觸覺技術：例如電容觸摸屏、壓力感應器等。
   • 其它傳感器技術：如雷達、激光雷達（LiDAR）、紅外線傳感器、攝像頭、麥克風、氣味檢測傳感器等。

1.2.3 認知智能

1. 定義：讓計算機系統具備類似于人類認知和思維能力的能力。
2. 相關技術：
   • 自然語言處理：如 RNN、transformer、BERT、GPT架構、語義分析、情感分析等。
   • 增強學習：技術包括 Q-learning、Deep Q Networks (DQN)、蒙特卡洛樹搜索（MCTS）等。
   • 知識圖譜：結合大量數據，構建對象之間的關系，支持更復雜的查詢和推理。
   • 邏輯推理和符號計算：如專家系統、規則引擎、SAT solvers 等。
   • 模擬人類思維的框架和算法：例如認知架構（如 SOAR 和 ACT-R）。

1.3 人機同頻交流

1.3.1 社會共識

無論是圖靈測試的設計方式，還是GPT爆火引發的AI浪潮都說明——在人工智能發展的過程當中，深度學習學者們、甚至整個人類社會都無意識地達成了一種高度的共識：認知智能是智能的終極體現，人機同頻的交流是智能被實現的象征，無論一個人工智能算法有多強大的能力。

1.3.2 三大核心要求

• 普適性地理解人類
• 讓人類理解
• 與人類順暢交流

1.4 自然語言處理

1.4.1 語言

??人類 90% 的信息獲取與交流依賴語言，且語言承載著邏輯、情感、知識、智慧，是社會構建與文明傳承的基礎。

1.4.2 定義

??作為研究計算機認知、理解、生成人類語言，并依托語言完成交流與特定任務的學科，它是計算機實現 “與人類同頻” 的核心路徑。

1.4.3 地位

??自然語言處理的發展直接關系到人工智能能否真正具備 “智能”，因此在學術與工業領域均占據極其重要的地位。

1.4.4 學術界

1. 學術會議熱度攀升：NLP 領域的經典會議 ACL 和 NAACL 中，被接受的論文數量與比率逐年增長，反映出領域研究的蓬勃活力。
2. 跨領域滲透顯著：得益于語言與其他信息形式的強融合性，NLP 架構被廣泛借鑒到多個領域，催生了眾多突破性成果：
   • 計算機視覺領域，非卷積架構 ViT（Vision Transformer）憑借借鑒 NLP 的 Transformer 結構，在圖像領域展現出強大能力。
   • 自動駕駛領域，谷歌大腦 2023 年 3 月發表的《LEAST-TO-MOST PROMPTING》論文顯示，大語言模型結合提示工程，在高難度導航數據集 SCAN 上的預測精度從約 50% 提升至 99%。
3. 學術成果占比領先：2023 年 3 月發布的 “機器學習 / 深度學習領域年度百佳論文” 中，專注 NLP 或依賴 NLP 技術的論文占比達 2/3，覆蓋生成式語言模型、預訓練技術、大語言模型、語音技術、圖文模型等多個方向。

1.4.5 工業界

1. NLP技術的工業化普及：NLP技術已深度融入各類實用場景，成為眾多產品與服務的核心支撐：
   • 從搜索引擎的精準檢索、推薦系統的個性化內容推送，到語音助手的交互響應、聊天機器人的智能對話，再到自動摘要的信息提煉、情感分析的用戶態度洞察——這些高頻應用的底層邏輯均依賴NLP技術。
   • 實際上，在PC端或移動設備中，幾乎所有涉及文本交互或語音溝通的產品與服務，都離不開NLP技術的賦能，其已成為連接人機交互的“隱形基礎設施”。
2. NLP技術的爆發式擴散：自大語言模型誕生后，NLP技術的工業化應用呈現爆發式增長：
   • 2023年世界人工智能大會上，軟件展區幾乎被大語言模型相關的軟件及應用程序全面覆蓋，直觀展現了NLP技術在產業端的熱度。
   • 從前沿科技企業到互聯網巨頭，全行業均在積極布局自有大模型產品，推動NLP技術從基礎能力向垂直場景的深度滲透，進一步鞏固了其在工業界的核心地位。

二、大模型引發行業劇變

2.1 三大發展階段

2.1.1 探索階段：2011～2015（前Transformer時代）

1. 時代背景：在AlphaGo和卷積網絡掀起第三次人工智能革命之前，NLP領域主要依賴人工規則和知識庫構建非常精細的“規則類語言模型”，當人工智能浪潮來臨后，NLP轉向使用統計學模型、深度學習模型和大規模語料庫。
2. 重要目標：研發語言模型、找出能夠處理語言數據的算法。
3. 重要技術：
   • 隱馬爾可夫模型（HMM）
   • 條件隨機場（CRF）
   • 支持向量機（SVM）
   • 循環神經網絡（RNN）
   • 長短期記憶網絡（LSTM）

2.1.2 提升階段：2015～2020（Transformer時代）

1. 時代背景：2015年谷歌將自注意力機制發揚光大、提出了Transformer架構，在未來的幾年中，基于transformer的BERT、GPT等語言模型相繼誕生。
2. 重要目標：大幅提升語言模型在自然語言理解和生成方面的能力。
3. 重要應用：
   • 搜索引擎
   • 推薦系統
   • 自動翻譯
   • 智能助手

2.1.3 應用階段：2020-至今（大模型時代）

1. 時代背景：2020年秋天、GPT3.0所寫的小軟文在社交媒體上爆火，這個總參數量超出1750w、每運行1s就要消耗100w美元的大語言模型（Large Language Models，LLMs）為NLP領域開啟了一個全新的階段。
2. 重要目標：
   • 模型研發：雖然GPT系列大模型的原理并未開源，但GPT的成功無疑為“如何提升語言模型表現”指出了一條明路。在GPT的啟發下，海內外各大科技企業正在研發基于BERT、基于GPT或基于Transformer其他組合方式的大模型，國內一線大模型ChatGLM系列就是基于BERT和GPT的融合理念開發的中文大模型。同時，大模型研發和訓練技術、如生物反饋式強化學習（RLFH）、近端策略優化（PPO）、獎勵權重策略（Reward-based Weighting）、DeepSpeed訓練引擎等發展迅速，勢不可擋。雖然現在已不是NLP理論發展的高峰，但毫無疑問，大模型算法研發與訓練依然是NLP最前沿的研究方向之一。
   • 成本降低：大模型吞吃大量語料、訓練成本極高，要將大模型應用到具體商業場景、還需進一步研究和訓練。因此降低大模型應用成本的預訓練、微調、大規模語料庫構建等技術正蓬勃發展！自2020年以來已誕生十余種可行的微調方法和自動語料生成方法，如有監督微調（SFT）、低階自適應微調方法LoRA、提示詞前綴微調方法Prefix Tuning、輕量級Prefix微調Prompt Tuning、百倍效率提升的微調方法P-Tuning V2、以及自適應預算分配微調方法AdaLoRA等。這些方法催生了GPT4.0和大量語言方面落地應用，已經大大改變了NLP的研究和應用格局。
   • 技術變現：
     • 大語言模型的性能十分強大、足以很好地支持各類NLP方面服務。
     • 大語言模型使用自然語言與消費者交互，可以大幅降低新產品的使用門檻，還可以與圖像、語音等領域強勢聯動、形成多模態的產品。

2.2 大模型產品

• ChatGPT
• 跨語言代碼編譯工具Cursor
• Github官方代碼編寫工具CopilotX
• 一鍵生成PPT內容的Gamma AI
• office全家桶中配置的Copilot
• Photoshop中配置的fill features
• 廣泛生成圖像的MidJourney和Stable Diffusion
• 大模型APP研發范式LangChain

三、NLP帶來危險與機遇

3.1 GPT的重大突破

GPT的誕生引發社會轟動，其代表了大模型技術和預訓練模型在自然語言處理領域的關鍵突破，被比爾·蓋茨（“與個人電腦或互聯網同樣重要”）、黃仁勛（“AI領域的iPhone，是更偉大事物的開始”）等行業領袖高度評價。

GPT不僅提升了人機交互的能力，還為智能助手、虛擬智能人物和其他領域的創新應用打開了新的可能性。隨著大模型的進一步發展和應用，有理由期待GPT以及類似的技術在未來帶來更多令人驚嘆的創新和進步。

3.2 行業結構的變化趨勢

整體行業呈欣欣向榮態勢，但結構將發生顯著變化：

• 核心技術發生轉移，大模型技術成為核心方向
• 論文發表難度上升，理論研究門檻提高

3.3 從業者的機遇與挑戰

1. 就業市場：不會爆發針對NLP從業者的大規模失業潮（因多數從業者并非聚焦理論研究）。
2. 轉型需求：NLP從業者需主動適應技術變革，面臨轉型壓力。
3. 人才趨勢：掌握大模型技術的NLP從業者將成為行業搶手人才。
4. 具體領域：
   • 參與大模型的研發與優化，探索更高效的模型結構和訓練方法。
   • 開發創新NLP應用，提升人類語言交互的智能性與效率。
   • 涉足多模態、具身智能、人類行為模擬等前沿研究，推動NLP技術邊界拓展。

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微語錄：我的天空里沒有太陽，總是黑夜，但并不暗，因為有東西代替了太陽。——東野圭吾