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當你每次問Siri方向時，一串復雜的代碼就會被激活，代碼使“她”理解你的問題，搜索你想要的信息，然后以你能理解的語言回答你的問題。這在過去幾年中成了現實。直到現在，我們還在與電腦以他們能理解的語言互動，而不是以我們的語言。我們已經學會了他們的語言。

但是現在，他們在學習我們的語言。

這項支撐人機關系變革的技術是自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)。它已經在改變商業智能，這比簡單的互動走得更遠。不久后，商業領域會轉型，僅僅通過與聊天機器人交談即可獲得改變人生的信息。

這個未來并不遙遠。甚至可以說，它就在眼前。

什么是自然語言處理?

自然語言處理，也被稱為計算機語言學，結合了機器學習、人工智能和允許我們和類人機器對話的語言學。

想想幾年前，我們通過使用關鍵詞結合“與、或、非”的布爾搜索術語來實現有效的谷歌搜索。為了得到你想從谷歌得到的答案，你得知道它的語言。

然后，谷歌引入了語義搜索。它的算法學習了單詞之間的關聯，使你能夠把谷歌當作朋友一樣詢問問題。在計算機內部，它把這個問題翻譯成計算機能理解的布爾結構化搜索——但這個過程是隱形的。

這和你問Siri“今天天氣如何”或“明天去北京哪一航班***”用的技術是一樣的，不用將你的英文修改為計算邏輯門。

你只需要問Siri：“明天去北京哪一航班***?”“她”就會回答：“理解，”然后便開始搜索從你所在的位置到北京的飛機航線，比較費用，找到***的航班。Siri能理解“明天”和“***”，而不需要你指出具體的日期或定義“***”為***的價格。

這些例子還相對初級。盡管讓人印象深刻，它們還是會犯錯。當它們犯錯時，說明你的問題需要以高度整合的數據回答。而自然語言處理的目的就是，廢棄用戶圖形界面——甚至是用戶界面，讓與機器互動變得與人對話一樣簡單。

這將是商業智能應用的巨大分支。

自然語言處理將會使數據民主化

總體而言，***的影響將會是降低或徹底移除阻擋通入商業智能和大數據的屏障。許多商業智能領域的公司已經注意到這個趨勢并取得了重大進展，確保數據正變得便于用戶訪問且能輕松獲取。然而，這還有很長的路要走。

想像一下，未來你只需問出一個問題，就能在任何時間任何地點得到答案。把商業智能轉變成與聊天機器人的對話，了解信息將簡單得只需要問“過去三個季度的收入如何?”，不需要多年的經驗，不需要熟悉軟件，也不需要擔心提出的問題機器是否能理解。

基于對用戶圖形界面的需求正在減退的趨勢，自然語言處理將使訪問變得更容易。用戶可通過智能手機上的文本或語音命令進行查詢，處理過程將在云端進行。

谷歌現在可能會告訴你明天天氣如何，但不久后，你將能向你的私人數據聊天機器人了解到你的顧客今天感受如何，他們下周將會如何看待你的品牌等等主觀問題。

自然語言處理將使商業智能更具洞察力

目前，自然語言處理趨向于建立在將自然語言轉化為機器語言的基礎上。然而，當這項技術成熟后——尤其是人工智能部分——電腦將會更好地“理解”需求并提供答案，而不用去搜索結果。

這要比用自然語言問問題向前走了進一步。最初，數據聊天機器人可能在回答一個問題時，如“過去三個季度的收入如何變化”，跳出幾頁數據讓你去分析。

一旦它學會語義關系和問題推論，它將能自動篩選并組織成一個智能答案而不再是僅僅告訴你數據。

你將不會再用自然語言問問題。

自然語言處理將駕馭非結構化數據

自然語言處理通過使機器理解非結構化數據擴展了答案可能會在的范圍。

情緒分析的早期嘗試成效已經遠遠超出預期，比如，可以做到從一條關于你業務的微博中分析周圍文本并決定這條微博傳遞的情緒是正面的，負面的，還是中立的。當語言識別技術提升后，音頻和視頻同樣將成為更容易獲得的資源。

現在還只是這項技術的初期，情緒分析目前達成的水平可從使用谷歌翻譯一篇德語新聞(一個依賴于自然語言處理各個方面的過程)的準確度中略見一斑。走在語義分析前沿的國際商業機器公司的沃森系統(IBM’s Watson)，如今僅能檢測到喜悅、恐懼、悲傷、惡心和憤怒等情緒，而人類能感受更多種情感。

隨著沃森公司的任務更加細化，自然語言處理開放了大量的公共多媒體，用于機器的大量分析、獲取過去需要人工分析才能得到的數據，并給出量化答案、自然語言答案或是同時給出兩種答案。

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這個即將實現的界面與你今日在網上所見的服務型聊天機器人類似。它能驅動你的各種應用，結合你的商業智能分析滲入你業務的方方面面，任意時刻都能提供數據驅動的處理。

想象你的商業智能聊天機器人在不遠的未來就會像過去的回形針一樣，隨時能回答Slack聊天、Skype會議或微軟日歷標注的事件上的問題。

誰是你公司今年的***售貨員?要得到這個問題的答案將不再通過問你自己，而是點擊你的數據。你將能問聊天機器人任意問題并得到答案，這過程就像你求助***的朋友圈一樣簡單。