听过那么多道理，却还是过不好这一生。
你有没有想过这是为什么？因为你是“听”到的道理，而不是用一根电线直接怼到你大脑传输进去的完整信息，语言传递的不是全量信息。
脑洞一：语言和电线是一样的，他们从本质上来说都是“脑脑接口”。
给你一分钟，闭上眼睛理解一下。
你可以想象每个人的大脑都是一汪深邃的湖泊，他们之间若要连接，需要挖一道水渠，就像下面这样：
这个水渠，就是我们的语言。（这回你理解为啥说话又叫沟通了吧）然而，语言携带的信息量很少，就像水渠的宽度非常窄，很难把一个湖里的水瞬间全部灌进另一个湖里。
脑洞二：为了更高效地沟通，语言实际上是把信息进行了极高的压缩。
每个人都会把脑海里综合视觉、触觉、嗅觉、味觉、环境、常识、专业知识和彼时心境综合起来形成的汹涌思路压缩成一段语言说给接受者，而接收者听到之后，在自己脑海里把这些语言信息结合自己的视觉、触觉、嗅觉、味觉、环境、常识、专业知识储备和当时的心境加以还原，这个过程完成，听话者才理解了说话者的意思。
这个压缩比率有多大呢？每秒人脑可以处理的信息是400部高清电影，而每秒语言的信息量只有几k大小，差距几十万倍。所以，如果你的语言是这颗豌豆，那么脑补出来的内容就是这个篮球。
脑洞三：巨幅压缩会伴随巨大的信息损失。由于每个人的感官和知识储备不同，在补全的过程中就会出现一定歧义。
特别明显的一个例子就是：过年你和来串门的熊孩子讲不要乱动自己珍贵的手办，结果他完全理解不了你在说什么。直到他把模型弄碎一地，你抓着他的腿往树上一顿抡。有了这次完整的体验之后，他的知识结构里才会添加一项特别具体的禁忌。
情侣之间吵架，女生哽咽着说：你不懂我！这根本不是无情无耻无理取闹，实际上这时她已经一语道破了人类的生理极限。
脑洞四：机器理解人话的过程中，最重要的一个障碍就是：“歧义”。
人类可以根据自己所有的感官采集到的实时信息和巨量的知识储备在大脑里解压对方的语言，但是机器远没有人这么敏感的嗅觉触觉视觉，更没有人的常识知识图谱，所以它们把语言中压缩的信息进行还原时，所出现的“歧义”就会像火山喷涌那样多。
半个世纪以来，所有自然语言处理技术的目的都可以归纳为：消除歧义。（在机器的精神空间中，一句话对应且只对应一个意思）
我说这么一大堆的目的，是为了让你理解：人能听懂人已经靠脑补+幸运了；让机器听懂人，我只能说这是个奇迹。
说到这，中哥多补充一些背景知识。
自从人类发明计算机那天起，人机交互就踏上了艰难的长征路。
上世纪中叶，人们把打孔的纸带塞进机器，用这种方式和计算机交流。
上世纪80年代，人们组合了键盘、显示器、命令行界面、编程语言，人机交互的方式变成了手的敲击和屏幕显示。
上世纪末，MacOS 和 Windows 领导的图形界面出现，键鼠套装成为了人机交互的标配。
2010年，智能手机普及，人机交互的方法变成了一根手指点点点。
2016年以后，智能音箱爆发，这才让酝酿已久的语音交互方式站在了历史的聚光灯下。
在未来，很可能人类可以用脑电波设计“脑机接口”进行人机交流，但所有相关的技术都处在非常早期的阶段。
你可能觉得人机交互的方法变来变去，捉摸不定。但事实上，它至少呈现了两个永不回头的趋势：
1、交互的带宽越来越大。
2、人机交互中，人需要适应机器习惯的比重越来越小，机器需要适应人习惯的比重越来越大。
虽然在未来脑机接口有可能实现超大的带宽，但是不可否认，语言仍然是人类千万年进化形成的最高效的“天然接口”，占据了无可替代的“技术生态位”。目前人工智能语音交互被公认为“下一代人机交互技术”。
这种和人类命运息息相关的科技研究，正是达摩院的菜。
不久之前，我见到了这一领域的两位大神——达摩院语音实验室的老大鄢志杰和达摩院语言技术实验室的老大司罗。
语音实验室，就像鱼头和鱼尾，负责“听和说”。简单来说就是把人说的话精确转录为机器能处理的文字，把机器的文字输出用无限接近于真人的发音说出来。
语言技术实验室，就像鱼的中段，负责思考。简单来说就是在人工智能大脑内完成归纳、理解、思考、总结等等一系列步骤。
这两个团队，拼成了“自然语言处理”从接受信息到处理信息到表达信息完整的一条鱼。
像很多达摩院的大神一样，鄢志杰和司罗也不是普通的科学家，他们是“有故事的科学家”。
（2）上山下乡
如果你像欣赏雕塑大卫那样欣赏达摩院，你就会发现达摩院的躯体很有意思。
达摩院下设机器智能、数据计算、机器人、金融科技、X实验室几大分支，几乎全部和人工智能相关。这样浓重的配比，和达摩院的传承不可分割。
举个例子，达摩院中领衔机器智能班底的金榕和蚂蚁金服首席科学家漆远，他们都是当年阿里巴巴最神秘的机构——iDST——的创世团队。
金榕
iDST，全称是“数据科学与技术研究院”。当年马云高呼的“DT 时代”，其中的D和T，都被放进了 iDST 的名称里，可见它被给予了多重的期待。
（编辑：温州站长网）
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