第二章：自然語言處理
影像分類辨識，可說是深度學習最基本的功夫，它所延伸出來的影像分割及物件偵測等，結合傳統的圖形識別(Pattern Recognition)技術，在電腦視覺領域上大放異采。
用它充當機器人的雙眼時，展現出來的識別功能，讓人刮目相看。如果再引入增強式學習，就是炙手可熱的無人駕駛和無人搬運了。在這個階段，和智慧影像處理相關的科技新知，成了很多鎂光燈的焦點所在。
但值此同時，另一支潛力績優股，卻正在悄然潛行。它日後綻放的光芒，掩蓋了所有其它的人工智慧同儕，它就是「自然語言處理」(NLP，Natural Language Processing)。
自然語言處理，也是採用深度學習神經網路，但屬於RNN(Recurrent Neural Network)架構。RNN我們稱之為循環神經網路，是使用同一組的神經層，在不同時間做一序列的不同輸出，如下圖所示。
圖2-1. RNN循環神經網路構造。
上圖左邊是RNN的基本構造，右邊展開後，可以看到在時間序列上，上一次的輸出，也會是下一次的部份輸入。這種結構具有記憶的功能，所以對文句這種字詞間有前後關聯的資訊，在處理上就比較有利。
這種RNN結構只有短期記憶功能，所以後來逐步將長期記憶也加進去，隨之也考慮文字輸入、輸出長度應該會不同，甚至輸出和輸入字詞間也會有不同程度的關聯………。
最後，乾脆揚棄這種無法平行處理大量數據的時間序列，改採可以建立大型語言模型的變形金剛–Transformer，進而讓自然語言生成的GPT橫空出世。從此，人工智慧真正進入風起雲湧的時代了。
圖2-2. 變形金剛來了！