? ? ? ? 計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使想象力豐富的人們開始思考“人工智能”的問題，而人工智能的最佳體現(xiàn)，就是計(jì)算機(jī)之父阿蘭·圖靈最早提出的判斷依據(jù)：“讓人和機(jī)器進(jìn)行交流，如果人無法判斷自己交流的對象是人還是機(jī)器時(shí)，就說明這個(gè)機(jī)器有智能了?！笨墒墙涣髯匀浑x不開語言的溝通，如何能讓機(jī)器識別人類的語言，便成了人工智能研究的世紀(jì)難題。

? ? ? ? 早起的語言識別研究誤入了仿生人類學(xué)習(xí)的途徑，歷經(jīng)了二十年，在對語法和句法的復(fù)雜分析中，越走路子越窄，直至走不下去了。直到1970年統(tǒng)計(jì)語言學(xué)的出現(xiàn)，使得自然語言的處理獲得了新生，并取得了今天的非凡成就。推動這個(gè)新的技術(shù)路線轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵人物時(shí)弗里德里克·賈里尼克和他領(lǐng)導(dǎo)的IBM華生實(shí)驗(yàn)室。

? ? ? ? 最早人們想到的是條件概率公式：

在這個(gè)公式中，隨著語句長度的增加，在大量的語句收集整理后，每一個(gè)詞語出現(xiàn)的次數(shù)，與其前面所有詞語出現(xiàn)在一起的頻率越來越難統(tǒng)計(jì)，導(dǎo)致越往后的概率值越來越難計(jì)算，為了減少統(tǒng)計(jì)分析的難度，俄羅斯數(shù)學(xué)家馬爾科夫又創(chuàng)造了一個(gè)更加簡單的數(shù)學(xué)模型，讓每一個(gè)詞語只與他前面的詞語關(guān)聯(lián)進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)，這就縮小了統(tǒng)計(jì)分析的難度。

? ? ? ? 在這個(gè)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)大數(shù)定理，只要統(tǒng)計(jì)量足夠，相對頻率就等于概率，再根據(jù)概率值，來進(jìn)行語言分析，這就使對自然語言的識別率大幅度加強(qiáng)。從而解決了人工智能的第一步，人與機(jī)器的語言互通。