近年來，人工智能領域的發展越來越好，希望轉業投身到這個領域的人也越來越多，但想要搭上這波AI紅利不是那么容易的。

NLP自然語言處理是人工智能的一個子領域，它指的是機器能夠理解并解釋人的寫作或說話方式的能力。但眾所周知，人工智能對人類影響最大的就是自然語言方面，就連微軟創始人比爾蓋茨也曾說過，語言理解就是人工智能領域皇冠上的明珠。那么，為何如今NLP領域的技術落地這么難呢？

NLP的落地場景并不是那么直接，往往需要結合客戶或者產品設計。之前微軟亞洲研究院副院長周明在接受采訪時說過，“目前自然語言處理產品出現的問題，很多時候無關技術，而是在產品設計和UI方面做得不夠好”。如果產品設計或UI方面做得不好，用戶體驗感就會很差，對產品落地也會造成很大的影響。

就目前的市場來看，NLP領域的創業大公司很少，究其原因，還是因為技術難度太大，應用場景太復雜。就連現在NLP領域的創業公司都會面臨一個落地難的狀況。對于特別純粹的自然語言應用（不涵蓋搜索），主要就是機器翻譯。而今的機器翻譯水平還是達不到高標準。對于有背景的復雜句子，機器依然很難翻譯。若翻譯付費形成一種商業模式，從研究到技術到落地再到商業化，這將會面臨一個很大的挑戰。

運用周明的話來講，現在的自然語言處理面臨著如下問題：第一，自然語言是多輪的；第二，自然語言除了多輪特征之外，它還涉及到了背景知識和常識知識；第三，自然語言處理要面對個性化問題。

那么，如何才能解決這些問題呢？

周明表示，在技術的改進上雖然我們不能保證，但有三個值得嘗試的方向：

第一，上下文的建模需要建立大規模的數據集。比如多輪對話和上下文理解。數據標注的時候要注意前后文。沒有這樣的數據，很難取得突破。

第二，強化學習很重要。我們需要根據用戶的反饋倒推模型并做參數修正，使模型更加優化。現在強化學習剛剛開始用在自然語言領域，性能并不穩定，但在未來很有機會。

第三，要引入常識和專業知識，并把這些知識構建好。這樣就能更加精準地回答問題。沒有人能證明現在常識知識用在語言問答和搜索中的作用有多大。所以，我們需要一個測試集來檢驗結果。這個測試集要專門測上下文和常識，可以讓我們要不停用新模型（比如強化學習或者知識圖譜）去試錯，來看系統性能能不能提升。

自然語言可以說是人類智慧的結晶，雖然說仍有很多問題亟待解決，但這不會難倒聰明的人類。我們相信，憑著我們迎難而上的勇氣，終有一天，人工智能會更好的服務于人類。

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