为了让机器能和人更好的聊天 Google 都做了什么

自然语言处理（NLP）作为目前和未来人工智能领域的基础技术之一，其重要性不言而喻。它结合语言学、统计学和机器学习，帮助机器理解人类语言，让人类与机器之间的交流变得更加顺畅。

作为人工智能的两大分支领域，NLP和计算机视觉分别代表了人类尝试让机器理解世界的两个维度。随着智能音箱和语音助手的普及，NLP成为了科技巨头们的主战场。

Google作为在NLP领域投资最多的公司，始终致力于消除语言障碍，让所有人都能轻松使用互联网。在Google的愿景中，语言不应成为人类沟通的障碍，也不应是使用网络的阻碍。为此，Google做了很多努力。

Google致力于汇总全世界的信息并使其能够被普遍获取和使用。为此，破除语言障碍成为了关键。除了翻译层面，Google NLP团队还致力于解决语言处理（文本分析、生成、对话等）、音频处理、手写识别等问题。

世界上有着6000种语言，为了让所有人都能成为互联网的受益者，Google推出了“让每个人上网”计划。为了实现这个计划，Google采取了多项措施。其中之一是推广Unicode（统一码），它为每种语言中的每个字符设定了统一且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台的文本转换和处理需求。Google还鼓励使用Noto字体，这款字体几乎兼容所有语言，消除了文字在不同设备上呈现时的空白方块。

在信息输入方面，Google通过机器学习解决了手写和语音识别的个体差异问题。早在十年前，Google就有了语音搜索的设想，并通过提供GOOG-411服务来收集数据。如今，Google的语音搜索支持多种语言，让更多人能够更方便地访问互联网。

深度神经网络（DNN）的加入是Google NLP的一大跃迁。自2012年开始运用深度神经网络以来，Google的语音识别能力不断提升，同时也推动了句子理解能力的增强。目前，Google已经提供了30多种语言的语音输入支持，惠及超过十亿人群。

Google通过持续的研究和创新，不断推动NLP技术的发展，让人与机器之间的交流变得更加顺畅，让更多人能够享受互联网的便利。Google的自然语言处理（NLP）技术在全球范围内大放异彩，其强大的语言支持能力就是其中的一项重要表现。在Gboard输入法和Google语音搜索的背后，你会发现一种让人叹为观止的多语言处理能力。想象一下，能够支持高达多达的印度的11种语言，印度尼西亚的三种语言，以及非洲的重要语言斯瓦希里语和阿姆哈拉语等共计119种语言，这是怎样的技术壮举！

这一切的背后，是Google团队多年来的数据收集与深度研究的成果。他们通过与各地的人们进行多语言的交流，以更少的资源构建了更精准的语言模型。这种对语言的深入理解和研究，不仅解决了基本的沟通问题，更是让Google NLP在多个领域展现出强大的价值。

在NLP技术的演进中，Google的神经机器翻译系统GNMT堪称一个里程碑。它将整个句子视为翻译单元，对每一部分进行逻辑关联翻译，摒弃了简单字对字的翻译方式。GNMT的出现，让长句和复杂逻辑的翻译不再是难题。

Google的智能语音助手Google Assistant是Google NLP技术的核心应用之一。早在安卓4.1和Nexus手机上，Google Now就以NLP技术实现了与用户的基本交互。随着时间的推移，Google Assistant凭借其更强大的NLP处理能力，逐渐取代Google Now，帮助用户完成更复杂的语音交互指令。它能够理解对话中的语境和逻辑，从对话中学习并不断优化自己的语言能力。

NLP技术的发展也面临着诸多挑战。语言的动态变化和不断出现的新词汇给NLP技术带来了不小的挑战。如何运用算法快速适应语言习惯的变化成为当前NLP领域的一大难题。尽管如此，机器翻译并不会完全取代人类，因为数据量和算法仍是当前面临的挑战。即使是Google也仍在面对如何扩大数据规模的问题。未来的NLP技术可能会对人类的语言习惯产生影响，例如多语言的使用习惯等。

在采访中，当被问及NLP领域的创业机会时，Linne Ha毫不犹豫地提到了语音智能助手和特殊语言的机会。如今，语音智能助手的市场仍有许多未被开发的空白场景。像广东话这样的特殊语言也是NLP技术未来需要攻克的关键问题。超越文本的语言学习技术将是未来的重要发展方向。

语言是互联网的包容性的关键所在。对于即将到来的无所不在的计算时代来说，语言的重要性不言而喻。为了让每个人都能在这个时代的数据环境中自然地与计算机交流并享受人工智能的福利，机器需要更好地理解和处理自然语言。这正是Google NLP的目标和使命所在。