算法的三中描述方法中，自然語言，流程圖，程序代碼的優(yōu)缺點(diǎn)？自然語言，優(yōu)點(diǎn)：易懂；缺點(diǎn)：書寫繁瑣，不確定，難以準(zhǔn)確表達(dá)復(fù)雜問題，無法被計(jì)算機(jī)識(shí)別和執(zhí)行流程圖，優(yōu)點(diǎn)：直觀易懂偽代碼，優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易懂，易于修

算法的三中描述方法中，自然語言，流程圖，程序代碼的優(yōu)缺點(diǎn)？

自然語言，優(yōu)點(diǎn)：易懂；缺點(diǎn)：書寫繁瑣，不確定，難以準(zhǔn)確表達(dá)復(fù)雜問題，無法被計(jì)算機(jī)識(shí)別和執(zhí)行

流程圖，優(yōu)點(diǎn)：直觀易懂

偽代碼，優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易懂，易于修改；缺點(diǎn)：不直觀，查錯(cuò)難

具體來說，主要有兩個(gè)原因：

語音助手、智能音箱、智能機(jī)器人、語音搜索我們可以清楚地感受到，語音交互已經(jīng)成為智能時(shí)代人機(jī)交互的主流方式。

什么是互動(dòng)？簡(jiǎn)而言之，它是建立在對(duì)一句話、一件事的理解和兩個(gè)人之間的言語交流的基礎(chǔ)上的。在理解方面，不能用簡(jiǎn)單的語音識(shí)別來處理，而是涉及到“自然語言處理”，即句子切分和上下文理解。這樣，讓人工智能像人類一樣“理解”句子，才能準(zhǔn)確理解用戶給出的指令，從而準(zhǔn)確執(zhí)行任務(wù)，實(shí)現(xiàn)流暢的語音交互過程。

此前，“人工智能之父”馬文·明斯基曾說過，人工智能領(lǐng)域最終要解決的技術(shù)問題是“語義分析”。圖靈機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人、首席運(yùn)營(yíng)官郭佳也表示，人腦是人類擁有無限智慧的理由，是“智慧”的體現(xiàn)。

目前，人工智能更多的是“學(xué)習(xí)”人類。對(duì)于其“智能”的表現(xiàn)，我們現(xiàn)在更多的是關(guān)注它能否在與人的互動(dòng)中真正做到既準(zhǔn)確又自然。為了達(dá)到這個(gè)目的，我們需要達(dá)到“理解”，即自然語言的理解。

為什么說自然語言處理是人工智能的核心？

這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進(jìn)步要好得多。最近，因?yàn)槲覀兿胙芯咳斯ぶ悄茏匀徽Z言處理項(xiàng)目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學(xué)的奧秘，統(tǒng)計(jì)理論，概率論等。！讀了這么多書之后，我發(fā)現(xiàn)很多東西都取決于你的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。為什么自然語言處理的頭20年如此困難，或者沒有進(jìn)展？簡(jiǎn)單地說，人的習(xí)慣性思維決定了你對(duì)事物的理解方式。

在過去的20年里，科學(xué)家對(duì)自然語言處理的研究一直局限于或局限于人類學(xué)習(xí)語言的方式。簡(jiǎn)而言之，就是用計(jì)算機(jī)來模仿人腦。當(dāng)時(shí)，大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為，機(jī)器要翻譯或識(shí)別語音，就必須讓計(jì)算機(jī)理解我們的語言，而要做到這一點(diǎn)，就必須讓計(jì)算機(jī)有能力模仿人類什么樣的智慧，這是人類理解的普遍規(guī)律，我們不應(yīng)該嘲笑他們，因?yàn)橹挥羞@樣的試錯(cuò)，才能取得今天的成就。

現(xiàn)在，語音識(shí)別和翻譯已經(jīng)做得很好了，但是很多不在我們機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的人仍然錯(cuò)誤地認(rèn)為語音識(shí)別和翻譯是通過理解自然語言的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的，而這實(shí)際上是通過數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)來實(shí)現(xiàn)的。

從規(guī)則到統(tǒng)計(jì)的進(jìn)步是人類對(duì)事物理解的突破。統(tǒng)計(jì)語言模型的建立是當(dāng)今自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，但許多事物都會(huì)有其固有的缺陷，無法改變。

數(shù)的關(guān)系，公式的計(jì)算，n元模型在語言模型中的定位，為什么馬爾可夫假設(shè)中n的值這么小，涉及的知識(shí)太多，我這里不能一一回答。我只想說，純自然語言處理不像以前那么混亂，現(xiàn)在比以前好多了。困難不在于它本身，而在于它涉及太多的知識(shí)點(diǎn)。。。。