自然语言描述算法举例 算法的三中描述方法中，自然语言，流程图，程序代码的优缺点？

算法的三中描述方法中，自然语言，流程图，程序代码的优缺点？

自然语言，优点：易懂；缺点：书写繁琐，不确定，难以准确表达复杂问题，无法被计算机识别和执行

流程图，优点：直观易懂

伪代码，优点：简单易懂，易于修改；缺点：不直观，查错难

具体来说，主要有两个原因：

语音助手、智能音箱、智能机器人、语音搜索我们可以清楚地感受到，语音交互已经成为智能时代人机交互的主流方式。

什么是互动？简而言之，它是建立在对一句话、一件事的理解和两个人之间的言语交流的基础上的。在理解方面，不能用简单的语音识别来处理，而是涉及到“自然语言处理”，即句子切分和上下文理解。这样，让人工智能像人类一样“理解”句子，才能准确理解用户给出的指令，从而准确执行任务，实现流畅的语音交互过程。

此前，“人工智能之父”马文·明斯基曾说过，人工智能领域最终要解决的技术问题是“语义分析”。图灵机器人联合创始人、首席运营官郭佳也表示，人脑是人类拥有无限智慧的理由，是“智慧”的体现。

目前，人工智能更多的是“学习”人类。对于其“智能”的表现，我们现在更多的是关注它能否在与人的互动中真正做到既准确又自然。为了达到这个目的，我们需要达到“理解”，即自然语言的理解。

为什么说自然语言处理是人工智能的核心？

这是非常困难的，但它比前20年自然语言处理的进步要好得多。最近，因为我们想研究人工智能自然语言处理项目，我们一直在阅读相关书籍，从数学的奥秘，统计理论，概率论等。！读了这么多书之后，我发现很多东西都取决于你的坚实基础。为什么自然语言处理的头20年如此困难，或者没有进展？简单地说，人的习惯性思维决定了你对事物的理解方式。

在过去的20年里，科学家对自然语言处理的研究一直局限于或局限于人类学习语言的方式。简而言之，就是用计算机来模仿人脑。当时，大多数科学家认为，机器要翻译或识别语音，就必须让计算机理解我们的语言，而要做到这一点，就必须让计算机有能力模仿人类什么样的智慧，这是人类理解的普遍规律，我们不应该嘲笑他们，因为只有这样的试错，才能取得今天的成就。

现在，语音识别和翻译已经做得很好了，但是很多不在我们机器学习研究领域的人仍然错误地认为语音识别和翻译是通过理解自然语言的计算机来实现的，而这实际上是通过数学和统计学来实现的。

从规则到统计的进步是人类对事物理解的突破。统计语言模型的建立是当今自然语言处理的基础和关键，但许多事物都会有其固有的缺陷，无法改变。

数的关系，公式的计算，n元模型在语言模型中的定位，为什么马尔可夫假设中n的值这么小，涉及的知识太多，我这里不能一一回答。我只想说，纯自然语言处理不像以前那么混乱，现在比以前好多了。困难不在于它本身，而在于它涉及太多的知识点。。。。

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