每次通过电话与Siri交谈并提出问题或发出命令时，您都在与人工智能进行通信。唯一的问题是这种智能有其局限性。自2020年2月以来一直在苏黎世联邦理工学院工作的教授瑞安·科特尔(Ryan Cotterell)说，实际上，与人类情报相比，Siri甚至被描述为相当愚蠢。

通过ETH媒体技术计划被任命为计算机科学教授，Cotterell汇集了语言学，自动语言处理和人工智能。他说：“ Siri起作用的唯一原因是，人们在用手机讲话时通常会使用非常简单的问题和命令。”

Cotterell坚持认为，我们不应该期望AI像人类智慧一样。他说，我们所有人在学习母语方面都不会遇到任何麻烦，而且说英语的人可以直观地发现英语句子中的语法错误。

然而，计算机程序仍然难以识别英语句子在语法上是否正确–这是因为语言处理程序与人脑的工作方式大不相同。他说：“从来没有翻译者需要学习训练翻译程序所需的大量单词。”

瑞士德国人的挑战

现代翻译程序使用大数据进行学习，并通过数百万对句子提高其能力。然而，想出多种选择来翻译单个句子要困难得多。人工翻译人员可以轻松做到这一点，但是翻译程序通常仅提供一种解决方案。

Cotterell希望改变这一点：“我们希望用户有多种选择，而不仅仅是看到一个结果。这样一来，用户就可以为每个特定的上下文选择最合适的句子。他警告说，为此目的，开发可行的算法绝非易事。

另一个挑战是为仅少数人使用的语言创建翻译程序和语音助手。“为数据量少的语言开发好的系统非常困难，” Cotterell说。因此，他热衷于说瑞士方言的语音助手程序，该程序由苏黎世联邦理工学院的媒体技术中心(MTC)开发。

这确实是一项了不起的成就，这不仅是因为瑞士方言的地区性变体太多，而且还因为这些语言缺乏标准化的拼写形式。自2019年以来，MTC的语音助手一直精通伯尔尼方言“Bärndütsch”，并且现在还有其他方言正在酝酿中。为了发展他们的瑞士德语助手，研究人员与瑞士广播电视局(SRF)合作。将标准德语翻译成瑞士德语或使用特定方言阅读当地新闻和天气的技术的优势在于，即使自动将文本转换为语音，也可以提供区域真实性。

计算机生成的媒体体验

在瑞士和欧洲，需要对语言多样性进行更多的研究，尤其是因为大多数语言处理系统都来自英语地区，包括那些适合媒体使用的语言。“这就是为什么我们不能只接受美国和英国媒体对计算机语言处理所做的事情，而只是在这里应用它，” Cotterell说。

在NZZ和TX Group媒体公司的支持下，他正在计划一个翻译系统，将高质量的文章从德语翻译成法语。媒体技术中心董事总经理Severin Klingler解释了此举背后的想法：“这个想法是从英语地区识别现有技术并使其他语言也可以使用它们。”

新媒体领域提出了自己的挑战。过滤器气泡和虚假新闻现在已经成为我们日常媒体体验的一部分，但是AI可以提供一种应对这种情况的方法吗?这是媒体技术中心目前正在探讨的问题之一。

作为新闻文章反推荐引擎项目的一部分，研究人员正在寻求通过对系统进行编程以搜索相关的反对意见来消除过滤器气泡。MTC还在运行一个项目，该项目旨在根据与内容相关的标准对评论进行计算机化处理。克林格勒说：“这可能有助于使意见分歧更加明显。”

唯一的警告是，也可以使用相同的方法来生成过滤器气泡和假新闻。今年夏天初，新闻头条占据了加利福尼亚公司OpenAI的尖端语言处理AI的主导地位。这种庞大的语言模型被称为GPT-3，使之前的一切都黯然失色。“尺寸如此之大，以至于大学不可能建造甚至测试它，” Cotterell说。

该系统吸引如此多关注的原因之一是AI生成假新闻的潜在风险。仅给出几个示例新闻条目，GPT-3就能产生英文的真实新闻故事。看起来Ryan Cotterell和他在媒体技术中心的研究人员还有很多工作要做。