自然語言處理一直是人工智慧(AI)技術一個重要的分支技術，
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，雖然大眾對此技術的期待很高，
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，但其實目前技術發展仍在幼兒階段。自然語言處理的挑戰在於必須橫跨不同學習領域進行融合，
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，除系統必須對全世界進行認知理解，
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，也須包含語言學知識、外部知識、領域知識與常識。系統也須根據環境、上下文、訊息與意圖，
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，進行不同的處理與回應。加上人類的語言包含很多隱喻、雙關語、略縮語，
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，因此增加自然語言處理的難度。 Google在今年5月的I/O大會展示Duplex全雙工演算法技術，
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，進行電話訂美髮院服務的功能展示，
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，驚艷全球。系統學習人類對話的語言習慣，如停頓、打斷、重複語句等，讓對話更真實自然，例如系統會在表達同意時，以人類習慣的「嗯哼」進行表達，讓人印象深刻。Microsoft也積極投入對話技術的突破。在發展微軟小冰的過程中，發現對話機器人只有IQ高是不夠，必須EQ也高。一般的AI系統目的是為完成任務，然而對話器人目的卻是為能持續對話，具備幽默感，才會有繼續製造連續對話的可能。因此Microsoft近期推出新的「共感模型」，就是透過「無感、引導、主動觀察、求證、確認、關鍵記憶」等步驟，讓小冰掌握對話內容、領域與及節奏控制力。當對話中斷時，小冰可以主動拋出議題引導對話。此外，Microsoft輸入519位中國現代詩人的作品，經過6，000小時訓練，讓小冰能從一幅圖像獲得靈感，進行現代詩的創作。Microsoft將作品放在網路的詩歌討論區，沒有人觀察到這個突然出現的少女詩人其實並非人類，顯示AI已開始跨足藝術與創造力。Microsoft並將創作詩集收錄在「陽光失了玻璃窗」，以小冰的名義出版。自然語言處理包含分析理解、生成與應用、回應動作。即使是單一領域的突破，都有巨大的商業用途。例如Microsoft和中國的選股寶合作，自動抓取上市公司的公告或財報，快速生成金融投資快訊，提供使用者參考，一方面節省專業分析師重複性閱讀與生成報告的時間，一方面能更即時且全面掃描全產業的資訊。由於某些詞在不同領域會有不同的意義，因此目前很多系統只針對一個應用領域提供服務，避免多個領域造成誤解。語言也有在地化的特性，因此也成為我國業者的機會，企業要有長期抗戰的準備，以及挑戰艱難問題的決心，持續蒐集數據、調整演算法，才能面對應用需求、掌握商機。（作者是資策會MIC資深產業分析師），