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Siri 几年前的亮相,可以用 “技惊四座” 来形容。各种与之调侃的段子也是铺天盖地。可惜,人们很快意识到其局限性。渐渐地,Siri 被用户打入冷宫,拍死在沙滩上,“抠也抠不下来”。无奈之下,Siri 的创始人纷纷离开苹果,着手创办了一家新公司,并开始研发人工智能的新产品 Viv。Viv 的愿景,是在对接了第三方应用与服务后,直接完成订票、打车、信息查询等服务,并在与用户的频繁沟通中自我学习,实现任何要求或也不在话下。

这样的产品自然是媒体与大众追逐的焦点。可惜,它何时才能亮相仍是一个未知数。几个小时前,动点科技记者得到了一个较令人振奋的消息,国内一支名为 LSK 的创业团队已经掌握了新一代人工智能技术!就在昨天,一家与苹果、谷歌齐名的跨国公司(考虑到商业机密,暂不能透露名称)向它抛来橄榄枝。LSK 拒绝 1000 万美金收购的原因,是其想将产品多平台覆盖,而非 “一枝独秀”。

无论是机器翻译、智能助手还是聊天机器人,都存在较难攻克的关卡:无法全面解析自然语言的深度语义。比如,“苹果红了” 被翻译成 “Red Apple”;向语音助手发出命令 “不要给张三发短信”,处理的结果是,弹出编写短信文本框,并提示说出发送的内容;与机器人聊天时,上下文往往不连贯:

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前不着村后不着店的对话,令人哭笑不得的同时,也在反思,人工智能究竟是哪里出现了问题?没错,正是我前文中提到的语义理解。语义网这个概念很早就被提出,它不但理解每一个词语和概念,而且能够理解他们之间的逻辑关系,使交流变得更有效率和价值。LSK 正是一款深度语义项目。

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那么它是通过什么样的技术手段实现的呢?LSK 将语义、语言、知识进行结合,形成了统一表达、演算并应用的一整套理论、模型和方法。其对数以百计的基本概念进行了准确而合理的描述与建模。比如,它可以精确的识别到句子的语言形式,像比喻、拟人、连动、疑问、扮演、兼语等等;特殊语言的处理方面也较为出色,像离合句、把字句、得字句、名词性谓语;它还在哲学层面进行了深入,像何为概念和命题、先有内涵还是先有外延。LSK 理论认为,语义知识和语言知识是同样的信息,都会作为有效规则,并共同对自然语言进行分析理解得出结果。比如,饭我吃了。

LSK 的智商相当于一个小学低年级的学生。它在做到数学方程和日常生活相统一的同时,还可以完成信息推导和推理,并自动学习,不断的自我完善。

以下为产品演示实例(我将 LSK 提供的产品 Demo 视频进行了分类截图)。对任意输入的语句,LSK 都会认真的分析其组成结构。包括主语、宾语、定语等等。下图为,它对 “李白吃了一个红苹果”、“一个红苹果被李白吃了” 以及 “李白昨天把两个苹果吃了” 的分析。

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再来看看 LSK 的推导能力。依次输入 “杜甫是一个男人”、“化学是一门自然科学”、“杜甫昨天借了一本红色的化学书给王菲”、“李白把一本黄色的英语书借给了王菲” 以及 “李白借了一个苹果给王菲” 后,我们向系统提出了 “一本自然科学书被谁借给了王菲”、仅需给出简略回答的 “杜甫什么时间借了化学书给谁” 以及要求用英文回答的 “什么男人借了英语书给女人” 等三个问题。以下为 LSK 的精彩回答。

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未来,LSK 将通过数据与服务结合的模式,与各个领域进行融合。相信随着丰富的终端接入、更多互联网用户的使用,再加上自身平台的成长,LSK 会变得越来越成熟。