日前，美國一家公司宣稱專業(yè)速記員在記錄對話時，轉(zhuǎn)錄詞錯率為5.1%，而該公司最新研發(fā)的語音識別系統(tǒng)詞錯率已達(dá)到5.5%，超越之前的歷史最佳水平，樹立了新的里程碑。語音識別，是人工智能領(lǐng)域的核心問題之一，0.4%的差距似乎意味著機(jī)器即將比肩人類。

已過“甲子”之年

其實(shí)，對于人工智能子項(xiàng)目之一的語音識別來說，它的歷史甚至比60年還要久。

語音識別的研究源頭可追溯至1950年，計(jì)算機(jī)科學(xué)之父阿蘭·圖靈在《思想》（Mind）雜志上發(fā)表了題為“計(jì)算的機(jī)器和智能”的論文，首次提出了機(jī)器智能的概念，論文還提出了一種驗(yàn)證機(jī)器是否有智能的方法：讓人和機(jī)器進(jìn)行交流，如果人無法判斷自己交流的對象是人還是機(jī)器，就說明這個機(jī)器有智能了，這就是后來鼎鼎有名的人工智能圖靈測試。

圖靈測試的概念極大影響了人工智能對于功能的定義，以此為途徑，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的兩位科學(xué)家希爾伯特·西蒙和曼紐爾·布盧姆做了大量的前期工作，非常精妙地證明了羅素《數(shù)學(xué)原理》52道中的38道。西蒙甚至宣稱在10年之內(nèi)，機(jī)器就可以達(dá)到和人類智能一樣的高度。

從“模擬”人腦到開創(chuàng)統(tǒng)計(jì)方法

當(dāng)20世紀(jì)50年代明確了人工智能要模擬人類智慧這一大膽目標(biāo)后，這一領(lǐng)域經(jīng)歷了近20年的輝煌。研究人員開展了一系列項(xiàng)目，表明計(jì)算機(jī)能夠完成一系列原本只屬于人類能力范疇之內(nèi)的任務(wù)，例如證明定理、求解微積分、通過規(guī)劃來響應(yīng)命令、履行物理動作，甚至是模擬心理學(xué)家心理實(shí)驗(yàn)、作曲家譜曲這樣的活動。

但是，過分簡單的算法以及計(jì)算能力的限制，嚴(yán)重阻礙了人們使用人工智能來解決更加困難和多樣化的問題。

這一階段在人工智能的細(xì)分領(lǐng)域語音識別上，科學(xué)家們也走上了同樣的彎路。他們認(rèn)為，計(jì)算機(jī)要完成語音識別這類只有人才能做的事情，必須先讓計(jì)算機(jī)理解自然語言，導(dǎo)致研究局限在人類學(xué)習(xí)語言的方式上了，即電腦模擬人腦，語言學(xué)者參與了大量的研究工作，但最后的成果卻近乎為零。伴隨著對未來繼續(xù)努力的失望，人工智能包括語音識別都于20世紀(jì)70年代中期逐漸淡出公眾視野。

轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)語言學(xué)的創(chuàng)立上。這不得不提一個關(guān)鍵性人物——德里克·賈里尼克和他領(lǐng)導(dǎo)的IBM華生實(shí)驗(yàn)室，他們創(chuàng)新的使用統(tǒng)計(jì)方法，將當(dāng)時的語音識別率從70%迅速提升到90%，同時語音識別的規(guī)模從幾百個單詞上升到幾萬個單詞，使得語音識別就有了從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用的可能。

在賈里尼克之前，科學(xué)家們都把語音識別問題的核心歸結(jié)為語言學(xué)中的規(guī)則問題，而賈里尼克將它當(dāng)作通信問題后，用兩個隱含馬爾可夫模型（聲學(xué)模型和語言模型）把語音識別重新概括清楚了。

這個框架結(jié)構(gòu)至今仍對語音識別影響深遠(yuǎn)，它不僅從根本上使得語音識別有使用的可能，而且奠定了今天自然語言處理的基礎(chǔ)。賈里尼克后來也因此當(dāng)選美國工程院院士，并被某雜志評為20世紀(jì)100名發(fā)明家之一。

大進(jìn)步的催化劑

在互聯(lián)網(wǎng)大爆發(fā)的20世紀(jì)90年代，人工智能的相關(guān)研究又一次停滯了。直到21世紀(jì)前10年，出現(xiàn)了一系列復(fù)興人工智能研究進(jìn)程的要素，尤其是下面這些重要的因素和核心技術(shù)：

大數(shù)據(jù)。得益于互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動設(shè)備和廉價的傳感器，這個世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急劇增加。大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的助推劑，這是因?yàn)橛行┤斯ぶ悄芗夹g(shù)使用統(tǒng)計(jì)模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)的概率推算，如語音識別，通過數(shù)據(jù)的海洋中豐富的語料，使得技術(shù)不斷優(yōu)化。

新算法。算法是解決一個設(shè)計(jì)程序或完成任務(wù)的路徑方法。在一個完整的工業(yè)界語音識別系統(tǒng)里，最關(guān)鍵的是深度學(xué)習(xí)算法，還有很多工作是專業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的算法，以及海量數(shù)據(jù)收集和工程系統(tǒng)架構(gòu)的搭建。這些算法本身很重要，同時也是其他技術(shù)的推動者，比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法Google的TensorFlow目前就被開源使用。

可以說，任何技術(shù)都有蓄能階段和爆發(fā)階段，人工智能包括語音識別技術(shù)的爆發(fā)都得益于以上條件。這也不難理解，從語音識別來看，它是需要經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)和用戶反饋共同作用來提升表現(xiàn)的。需要利用用戶的反饋總結(jié)出一些特點(diǎn)。

谷歌是最早在全球范圍內(nèi)大規(guī)模使用深度學(xué)習(xí)算法的公司，也最早開創(chuàng)了用互聯(lián)網(wǎng)思維做語音識別。在這方面，科大訊飛受到谷歌的啟發(fā)，迅速跟進(jìn)成為國內(nèi)第一個在商用系統(tǒng)里使用深度學(xué)習(xí)的公司。

現(xiàn)有成績和待解難題一樣多

語音識別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這一領(lǐng)域的傳統(tǒng)強(qiáng)者成了谷歌、亞馬遜、蘋果和微軟這些美國科技巨頭，據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國至少有26家公司在開發(fā)語音識別技術(shù)，而中國則有近50家公司研究這一領(lǐng)域。

盡管谷歌這些巨頭在語音識別技術(shù)上的技術(shù)積累和先發(fā)優(yōu)勢讓后來者似乎難以望其項(xiàng)背，但因?yàn)橐恍┱吆褪袌龇矫娴脑颍?dāng)然也有部分原因是中文的復(fù)雜程度高于英語，所以國際巨頭的語音識別主要偏向于英語，中文領(lǐng)域的語音智能機(jī)會則留給了科大訊飛、百度、搜狗等中國公司。在國內(nèi)，這些本土化產(chǎn)品更為用戶所熟知。

中文領(lǐng)域的識別難度在哪里？舉個簡單的例子，魯迅《孔乙己》中的孔乙己之問：茴香豆的“茴”有幾種寫法？或者一個更有時代感的案例，如何形容物流很快？據(jù)說，在漢語里回答這個問題竟然至少有3600種說法，比如第二天就到了、物流很給力、給快遞點(diǎn)贊等不盡其詳。盡管語音識別在近些年來取得了巨大的進(jìn)步，但其實(shí)仍然還有很多的工作要做。

此外，還有確保語音識別能在更為真實(shí)生活的環(huán)境中良好地工作。這些環(huán)境包括具有很多背景噪聲的地方，比如聚會場所或在高速路上駕駛的時候；還有在多人交談環(huán)境中將不同的說話人區(qū)分開。

還有一個更深層次的難題是，如果需要實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話、人機(jī)寫作，不只是需要用機(jī)器轉(zhuǎn)錄來自人類嘴巴的聲音信號，更要理解人們所說的話。

從語音識別來看，下一個前沿是從識別走向理解，真正的人工智能仍然還在遙遠(yuǎn)的地平線上，在機(jī)器能理解其所聽到或看到的事物的真正含義之前，還需要很長時間的工作，有很長的路要走。

或許也可以說，我們正在從一個人類必須理解計(jì)算機(jī)的世界，邁向一個計(jì)算機(jī)必須理解我們的世界。亞里士多德曾說過，如果機(jī)器能干很多活，豈不能讓人類解放出來，或許這一解放的起點(diǎn)就是“理解”。（姜姝姝）