7月的瓜田碧波荡漾。当我们以为“吴亦凡事件”将不了了之，重庆进入第一梯队，平安北京朝阳发布的一条微博却再度了互联网。
一夜之间，西安超过南京排名第9。除了TOP10城市之外,多个智能应用取得了较进展，曾经的流量明星因涉嫌被依法刑拘，例如东莞的智能制造、武汉的智慧医疗、合肥智慧农业等，“kris”也变成了“吴某凡”。当我们旧瓜重吃时，人工智能城市发展正遍地开花,未来将会出现越来越多结合城市特点的人工智能示范区,为产业发展树立标杆。图片来源于网络：2020城市人工智能算力top10TOP1 北京 ：北京作为全国政治中心，却发现明星们的发言“字字珠玑”。这让我们忍不住将 AI 带入人类特有的“吃瓜”领域，发布了多项针对人工智能发展的政策。北京还布了七个新一代人工智能创新平台，看一看人工智能在“瓜田”中会如何进行“阅读理解”。
当AI遇到吴亦凢
这个加拿男人曾经让 OF 的同事们彻夜难眠。不久前，明确将人工智能作为北京科技创新和产业发展的重点领域，在网络上有人曝出了吴亦凡与自己的聊天记录。
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这位流量小生独特的求爱话术，加人才支持力度，引得网友广泛传播，聚焦创新和技术，并且迅速发展成为一种新的语言体系：凢语。
你乖嘛平时
你没有傻傻的（地）交付全吧
认识我的人都觉得我像个小朋友
……
凢语已经超出了我的承受能力，全市重工程向人工智能技术和应用放，我决定让 AI 面对这一切——用人工智能解析凢语。
我登录了 Neuhub。这是一个由某东的人工智能服务平台，努力构建智慧城市。TOP2 深圳 ：深圳是设立的经济特区之一，可以提供自然语言的解析和处理服务。
Neuhub 能够通过分析带有主观描述的中文文本，自动判断文本的正负情绪和情感类别。
我们将凢语键入 Neuhub，并进行情感检测。
■“你乖嘛平时？”
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结果显示，这句话有 96% 的负向情绪。
在随后的情感分析中，AI 从生气、难过、焦虑、害怕、开心、失落等七种情绪中，检测出了99% 的生气情绪。
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■ 我比较希望另一半乖
我们对这句话进行了情感分析，结果显示，这句话有 62% 的焦虑情绪，22% 的失落与 16% 的生气情绪。
在这句话的检测中，AI 的智能很好地再现了一个急于求爱，又忍不住要幼化、弱化对方的人。而对“乖”的渴望，也是为了更好地掌控另一半，如果说背后隐藏着焦虑情绪，也不算偏颇。
■ 你没有傻傻的交付全吧？
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这句话具有 100% 的负向情绪，与 100% 的生气情绪。
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■ 认识我的人都觉得我像小朋友，就很童真吧。
这句话带有69%的中性情绪。在随后的情感分析中，AI似乎有些无力，显示了79%的“其他情感”。
■ 能力越越优秀就越不乖，男生基本就是这样的。
这句话具有 94% 的负向情绪与 70% 的生气情绪。
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……
AI 对凢语的感受与人类无比接近，分语录都被检测为情绪。对这些文本的检测，AI 甚至比我们还要清醒。由于缺乏语境的识别，AI 可能会忽略说话者“明星”、“帅哥”等附加身份，更冷酷地从文本本身进行判断，从而不掺杂情感地还原凢语的本真。
在 AI 的分析中，一个急于进行情感掌控的求欢者形象呈现了出来。尽管凢语用了很多用于缓和对方情绪的语气助词，但也掩盖不了整个聊天“”的本质。
爽语
凢语的独特之处在于，能够以委婉、隐晦的用词表达自己的“衷肠”。只要我们能够揭下甜蜜的伪装，就不难理解凢语的本来含义。
而在娱乐圈中，最具难度的语言要非爽语莫属。郑爽女士的发言以其跳跃的逻辑、独特的用词，荣登晦涩榜单之首。从阅读体验上来说，爽语与《尤利西斯》有得一拼。
我们也有意让 AI 尝试更高难度的挑战，看看人工智能“阅读理解器”遇到娱乐圈的乔伊斯会作何反应。
首先我们精选了一段爽语（可以跳过不看）：
这是“借腹生子”事件被曝光后，郑爽的发言。
我断章取义地总结了一下，意是：张恒出轨了；张衡骗我的钱；只有我父母心疼我，我真傻；孩子的事情怎么处理还没想好……
由于爽语篇幅较长，我们选择了微软的 AI 阅读理解器（MCR）来进行分析。
不同于 Neuhub 对语言情感的分析，微软的MCR（Machine Reading Comprehension）可以通过分析上下文，提取文档中的含义。
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当用户向 MCR 提出问题后，AI 可以根据内容给出答案。
由于 MCR 仅支持英文识别，我们不得不把爽语（机）翻成英文，让后让 AI 进行阅读理解。
……
我们根据文本信息提出了问题：
■ 郑爽感觉到了什么？
MCR很快给出了答案：
"我的心只会更加责备自己。我真的是传说中的那种傻丫头。”
■ 这件事是谁的错？
AI阅读理解器经过分析后，给出了答案：
错误的根源在在于“我（郑爽）的家庭”。
以本人多年的英语阅读理解应试经验，我们还应当提出最后一个关键问题：
■ 这段话的主题是什么？
在这一环节的分析中，AI 显得有些无力。它只告诉我们：Don't drill（不要钻牛角尖）。
整体来看，MCR 面对爽语的表现还算不错。但这类智能阅读理解应用，比较擅长根据文本已有信息析出答案；当我们问及文章主题时，它似乎不能很好地归纳总结。尽管如此，MCR 也为我们解析爽语提供了一条路径。
AI是阅读理解之王吗？
机器真的能够理解我们的语言吗？
“阅读理解”被视作人类思维的奇迹。拿出一段文本，我么可以在几乎没有上下文的情况下，深入理解文本的含义。在人工智能学领域，研究人员花了数年甚至数十年的时间，试图教会机器“阅读理解”。
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几年前，阿里巴巴与微软的 AI 人工智能在阅读理解测试中的得分超过了人类。可以说 AI 对自然语言的理解已经取得了令人瞠目的成就。但有研究者指出：AI 阅读理解在“分析上下文”这一环节中仍存在问题。
当一个文本呈现在我们面前时，人类可以整合关于这段文本的语境——不论是文本之内，还是文本之外。以吴亦凡事件为例，在阅读他的言论之前，我们对娱乐圈的整体生态、明星的个人特质已经有着一定的“前理解”，因此对于整个文本会有个人的情感判断。
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但是人工智能与人类不同，它们分析的出发点仅限于文本提供的内容，因此除了解析文本中的信息，无法提供更多的整体性分析。
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当然，我们也不能过于苛求 AI 阅读理解器。众所周知，当前的一种流量明星有着令人讶异的汉语表达能力，他们的语法、用词甚至已经超出了汉语的逻辑规范。在这种情况下，我们还能对 AI 提出什么过分的要求呢？
我们只能说：多读书，少行恶，别再让 AI 犯难了！
编辑：Mod
审核：OF君
