綜觀當前的人工智慧（ AI） 發展，技術重點大致可分為「影像辨識」與「自然語言處理」。而像是近年很夯的智慧語音助理、機器人都離不開後者。
「複雜問題」成自然語言處理的困境
自然語言處理（Natural Language Processing； NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學科。
理論上，NLP 是一種很吸引人的人機互動方式。早期的語言處理系統如SHRDLU，當它們處於一個有限世界，運用有限的詞彙對談時，表現得相當好。這使得研究員們對此系統相當樂觀。然而，當把這個系統拓展到充滿了充滿不確定性的現實世界時，他們很快喪失了信心。
由於理解（understanding）自然語言，需要關於外在世界的廣泛知識以及運用操作這些知識的能力，該技術同時也被視為一個人工智慧完備（AI-complete）的問題。
比 Google 還快，Nvidia 53 分鐘就訓練完自然對話 AI
在 NLP 的領域中，最有名的莫過於 Google 的 XLNet 和 Facebook 的RoBERTa。為了提高 BERT （通用語言理解模型）的訓練速度，Google 用上 1024 塊 TPU，只要 76 分鐘就訓練出模型。Facebook 則使用 1024 個Nvidia V100 GPU。
而 Nvidia 今（14 日）則對外宣布，團隊用 1472 個 V100 GPU 在一個小時之內訓練完 BERT 模型。
在技術層面上官方強調，過往對話式人工智慧系統曠日費時。但現在透過這部超級電腦的運算，時間可以幅縮減至 53 分鐘，反應時間僅在 2.2毫秒內。
值得一提的是，其中可對應以 83 億組複雜參數內容構成的語言模型，藉此讓人工智慧能產生更自然的對話。亦可幫助開發人員將最先進的 NLP 模型大規模部署在各類應用中。
Nvidia 表示，此系統的應用範圍廣，包含智慧語音助理、自駕車、智慧城市、金融服務和醫療照護等，藉此優化產品與服務體驗、讓人力分配可以更有效率。
參考資料來源：
1. 《TechCrunch》：〈Nvidia breaks records in training and inference for real-time conversational AI〉
2. 《ZD Net》：〈Nvidia claims world records in conversational AI training〉
3. 《Medium》：〈A Simple Introduction to Natural Language Processing〉
（本文提供合作夥伴轉載。首圖來源：Nvidia。）
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