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🚀前言

人类拆掉语言樊篱的伟大 AI工程，有三块重要基石。

🚀一、统计语言学打破沉寂

直到20世纪70年代，语音识别研究仍处于缓慢发展的阶段，直到统计语言学的兴起为这一领域注入了新的活力。这一转变的核心推动者，是来自IBM沃森实验室的弗雷德里克·贾里尼克（Frederick Jelinek）。

贾里尼克生于捷克的一个犹太家庭。他的父亲不幸死于纳粹集中营，此后他与母亲移民至美国。凭借一项面向东欧移民的全额奖学金，他得以进入麻省理工学院学习电机工程。在那里，他结识了信息论奠基人克劳德·香农、语言学家罗曼·雅各布森（Roman Jakobson），并受到哈佛大学语言学家诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）学术思想的影响。这三位大师从不同角度塑造了他对语言与通信的理解，使他更早洞察到跨学科方法在语言处理中的潜力，学术视野远超同侪。

1972年，贾里尼克来到IBM沃森实验室进行学术休假。一次偶然的机会，他进入语音识别实验室并开始领导相关研究。两年后，他决定正式加入IBM，将语音识别作为自己的主攻方向。

贾里尼克与其团队提出了基于统计的语音识别理论框架，彻底改变了这一领域的研究范式。在此之前，语音识别主要依赖模式匹配和规则推导，而贾里尼克则另辟蹊径，将语音识别问题重新定义为一种概率推断任务。他采用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），将其分解为声学模型和语言模型两部分：前者负责处理语音信号与音素之间的对应关系，后者则捕捉词与词之间的上下文概率。这一框架极大推动了大词汇量连续语音识别系统的实现，对后来的语音与自然语言处理研究影响深远。

1999年，在凤凰城召开的声学、语音与信号处理国际会议（ICASSP）上，已成为美国工程院院士的贾里尼克做了一场别开生面的报告，题目为“从水门事件到莫尼卡·莱温斯基”。这并非哗众取宠，而是巧妙借助两起与语音证据密切相关的政治事件，喻示语音识别技术在这二十六年间的持续发展与演变。

水门事件爆发于1972，克林顿因莱温斯基事件遭弹劾则是1998年，其间相隔26年——而这恰恰与隐马尔可夫模型自1972年被引入语音识别、直至当时仍方兴未艾的研究历程相呼应。贾里尼克借此强调，语音识别不仅是一项科学技术，也在真实世界中与法律、政治和社会事件交织在一起，显示出其广泛的应用价值与时代意义。