為什麼最近常聽到人文社會科學領域的學生在未來人工智慧時代，或是說在人工智慧的發展階段，是更為稀缺重要的人才？這正是因為目前的人工智慧還無法處理更多的「小數據」或是「厚數據」，而這往往是接受過人文社會科學訓練後，更能擅長處理的領域。
這篇來自【iThome】，分享了IBM全球副總裁暨Watson首席技術長Robert High的對於人工智慧與語言學應用之間關係的想法。
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但是AI到底要怎麼理解人類的問題，進而衍生出推理的能力？Robert High表示，AI技術的概念已經存在數10個年頭了，卻一直沒有適當的用途，也無法符合人類期望的結果，不過，近來，AI之所以能夠突破，從實驗室走到業界，開始成為企業能採用的技術，「關鍵在於AI能夠真正理解人類的語言！」Robert High解釋，過去的AI依賴規則或是語義的知識本體（Semantic ontology）來了解人類語言，但是，現在科學家更專注於用語言學（Linguistics）來了解語義，於是，AI才開始能在不同的場景，發揮功用，「這是最根本的改變！」他說。
用語言學的概念來設計AI系統，Robert High指出，最大的不同在於，能夠真正了解人類說話的邏輯，AI並不是只有研究單詞，而是研究人類怎麼將這些單字組合在一起，變成一個語意模式（Pattern of meaning），包括哪些單詞常會組合在一起、單詞之間的距離、標點符號的用法等語言學的屬性。
他進一步解釋，人類了解對方的話語，並非在腦中默記一本厚重的字典，找尋每個單字的意思，再把每個字的意思拼湊在一起，來理解對方講話的意思，而是人類的腦已經被訓練成能夠了解語意模式和語言的特性，即使文法不正確，或是字句並非字面上的意思，對方都能夠理解。
另外，Robert High還表示，人類的語言還用了許多比喻法，只是就連人類自己都沒有察覺，舉例來說，英文中常用的「Back」一詞，最原始的意思是人體的背部，之後這個詞即是用了背部在人體後面的比喻，而衍生出許多不同的用法，不管是語意模式或是比喻的用法，這些語言學的特性，都讓AI有了很大的突破，尤其是對話式AI系統。
（以上引用網頁原文）
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