【语义计算:绕开句法做语义不合适】

Jiang:
请教一下各位老师,“咱为什么不用接龙报名来招机器人班?”是否合乎语法规范?如果不合乎语法规范,为什么大家理解起来还没有问题?这个现象说明了什么?说明语法是人为的,不能用来约束鲜活的语言发展事实么?

Bai:
@姜博士 合语法呀,没看出什么问题

Jiang:
@白 嗯!我担心“招”和“班”从语法上来看搭配不妥。有您印证,我就大胆地这么说了。

Bai:
“班”是“招”的逻辑主语。

Me:
嗯!
“逻辑主语”概念挺好,和“主语”有何区别?

Bai:
就是以这个动词组成典型的、正常的、统计上占优的主谓句的话,应该在其中当主语的那个角色。

Me:
严格说来 最底层还不是逻辑主语

Jiang:
喔?

Me:
[human] [为…班级] 招 [human],“班” 是目的。第一个human是逻辑主语,第二个human是逻辑宾语。

Jiang:
您的意思“招”的宾语还是“human”!

Me:
对。”班” 是 “招” 的结果或目的,宾语表示结果在汉语不鲜见。

Jiang:
“招生”可以说,也易于理解。但“招班”虽然可以说,但理解起来要拐个弯,理解成“为班招人”!

Me:
招生成班。挖土 挖坑 挖土成坑,同理。

Jiang:
感觉引入“主谓宾定补状”等语法成分有用,可以用来分析描述语言现象。但如果为之所累,或者非要顾及合乎语法与否,会影响语言学的深入发展。

Me:
没有不合语法呀。
“挖坑” 一直存在, 没有语法规定宾语一定要是逻辑宾语。再如:吃饭 吃食堂 吃亏 …… 宾语不是逻辑宾语很常见的。

Bai:
也许是“招人成班”,一个“经办人员”为“学校”招“人”成“班”。但是,经办人员不过是学校意志的代言人,学校是班的上位整体。这个办事人不需要强调的时候就融化在学校里 甚至可以说是学校的“工具”。招这个动作,真正的决策主体是“学校”。反而,办事人员如果大言不惭地说“我招了谁谁谁”,颇有贪天之功的嫌疑了。所以,学校是大主语,班是小主语,学生是宾语,办事人员是工具。工具偶尔升格为主语,但真正主语到来时必须让位。学校在出现显性介词(如“为”)时降格为介宾,与介词一起做状语。学校与班的关系,是整体与部分的关系。

Jiangg:
嗯!这么说来,这里边的关系挺不简单的。感觉“主语”这个语法概念和“工具”这个语义项概念粒度不一样。为了说清楚其语义,可以不借助语法概念。语法概念的引入把事情弄复杂了。

Bai:
语法自己还有打不清的架,又跟语义有说不清的纠缠,所以不能驾驭的建议干脆绕道,能驾驭的,从简为妙。

Jiang:
感觉语法体系是人凭感觉硬造的,在实际的语义分析中,不应过分依赖它或在意它。

Bai:
会用的可以借力。不会用的硬要用只会添麻烦。

Gong:
我在淘宝的经验是处理语法或语义不用照搬理论,解决实际问题即可。例如了点,我会认为是一个程度副词。

Bai:
不管语法语义,要回答的就两个问题:1、谁跟谁有关系;2、是什么关系。这两个问题回答清楚了就上了三楼。至于一楼二楼怎么分,最终应用不care。但是一楼二楼分好了,上三楼就可以有“利器”。

Me:
句法存在有几个理由:

1 句法的确有一定的概括性 只是汉语句法的概括性不如欧洲语言而已。

2 概括性的表现之一就是句法角色对逻辑语义的标配(default)映射,譬如 句法主语的标配映射是施事(逻辑主语),其次是逻辑宾语,第三位的映射是工具。标配以外的所有映射 都需要特别的条件。

3 句法关系比较简单:逻辑语义非专家不能 而且不容易达成一致。简单的直接体现就是数目,句法关系不过十个;逻辑语义可以到百。差了将近一个数量级,掌控起来 难度不同。如果做语言教学,“主谓宾定状补” 的说法 虽然仍难免捉襟见肘 但的确容易解说一些, 也大体抓住了关系的概貌。

4 其实更本质的理由还是语言共性的作用:无论汉语还是欧洲语言 语言学中的 subcat patterns 中的 args 不过三,这就为句法主宾补(补足语包括间接宾语,不仅仅是所谓【补语】),做了背书。至于这些主 宾,在深层不一定标配映射到语义的逻辑主语或逻辑宾语,那是另一层面的问题 是句法语义的接口问题 不宜混为一谈。所以白老师说句法做好 可以借力。欧洲语言的句法借力是很显然的 其实汉语中也有很多借力的地方。不过确实需要一点高度 才好玩这个句法语义接口的游戏。做直升飞机上三楼 固然是好 只怕更难。

以上几点是相互联系的 是不同角度的视点和论证。我的主张是 汉语研究不宜跳过句法 但汉语句法需要更大的张力和灵活变通才好。句法的框架设计 在解决“谁与谁发生关系”中 至关重要, 在解决“发生什么关系”上, 起了一个标配和桥梁的作用。

跳过句法可行否? 这个问题可以这样理解: 如果针对特定领域 特别是特定应用, 别说跳过句法, 就是跳过语义, 都是可能的。所谓端对端就是跳过了显性的语言学。但是对于 open domain 的语言分析应用的通用引擎 哪个环节都不宜跳过。跳过了 就难以深入和坚固。
自然语言(尤其汉语)是如此复杂 。语言学的几大部分已经是最起码的分野和分工了 还想要跳过,不对路呀。模块化多层处理是深度自然语言分析和理解的正道。

语言学的几大块是语言学多年研究传承的结晶 不宜轻言跳跃或抛弃,包括
Lexicon / Morphology  / Syntax  / Semantics / Discourse / Pragmatics,这几大块处于语言研究的不同层面。不能因为它们的接口复杂(尤其是汉语的词典与句法接口,句法和语义的接口),就否定或忽略了它们的层面不同。不少人希望破除繁琐哲学 要一锅烩,深度神经的端对端算是一个成功案例,但局限似乎在对带标大数据的要求上 还有就是连带的领域移植性问题。对于通用的语言分析理解 迄今没见成功案例 也不大可能。董老师说法 上帝不可欺。

Dong:
当年在农村插队落户,老农的一句话,我记了一辈子:种庄稼,你糊弄它一时,它糊弄你一年。科学研究,你糊弄它一时,它可就糊弄你一辈子。李维说的对,别以为有了语义,就可以绕过句法。语义离了句法,还如何处理语言呢?

Guo:
@wei 跟你抬个杠。

今天,深度神经不一定是端到端,机器学习不一定要带标大数据,语言处理多不是领域专用。

今天已知的“神经翻译”,第一步是word2vec,就是把“word”(不拘泥于词典词)转换成“vector”。这一步大家常用unsupervised方法独立做,没什么“端到端”,“带标大数据”,“领域专用”。

“神经翻译”常见的第二步,是seq2vec,就是把一个源语言”sentence”从一个“sequence of word vectors”转换成单一vector。这一步,也可以单独做,不用端到端带标大数据。

“神经翻译”常见的第三步,是vec2seq。这里需要端到端带标数据,但比想象中的“大”要小很多。

上面这两个vectors,如果要说成是对词和句的“深度理解”,免不了无尽的争执。但在神经计算的圈子里,他们的“通用性”性是显而易见的。同样一个句子的vector,人们不仅用它来生成不同语言的翻译或者产生对话,还有人用它来生成一幅画或者一段音乐。那个word vector,就更是无所不在了。

Me:
好问。

第一步 第二步 是一种 representation 的转换, 还是一个相对独立的知识训练?第一步对应的是什么知识?第二步又是什么知识?如果是对应某种知识, 那么 unsupervised 的训练如何反映这种知识或目标?

貌似第一步是 lexical semantics and ontology, 这个容易达成共识,无监督学习应该是可行的。第二步是 句法的模拟或逼近,理论上讲是难以无监督学会的。

Guo:
第三步vec2seq其实也是可以独立的。这就是为什么翻译出来的句子总是很顺的原因。

Me:
很顺的另一个说法是狗胆包天。哈
上次把肯定翻译成否定, 人是万万不敢的 除非自找炒鱿鱼。很顺的秘诀来源于大数据的特性,用词不当和语法错,连带棱角和独特性的语言表达,都被过滤掉了, 飘在上面的语言表达比人类表达的平均水平要 “高”。

Dong:
@Guo 学了不少东西。我一直纳闷的是,NMT有时会漏译、过度翻译等,那是怎样造成的呢?研发者知道原因,并知道如何去改进它吗?举个例子:

(英文)There was a very serious accident on the Beijing-Tangjin highway on Tuesday morning, resulting in a brutal jam. Victims say the traffic started to slow down around 4 o’clock Monday morning.

(谷歌):北京 – 唐津高速公路上星期二上午发生了严重事故,造成了残酷的果酱。受害人说,交通开始在周一上午4点左右减速。
(百度):在北京唐津高速公路上星期二上午非常严重的事故,造成一个残酷的果酱。受害者说星期一早上四点左右交通开始减速。

他们研发者发现后知道将来应该如何修改、提高呢?

Guo:
@董 翻译中的遗漏或者添油加醋,都是已知的问题,主要就是因为,那个中间的vector表达,没有在任何地方有显式的成分表达。

简单讲,这有点像口译,你先说一句话,别人听懂了,然后他把那句话用她自己的理解转述出来。如果不做笔记,口译的人是很难保证不增加或者减少内容的。但是他一定能说得很顺。

现在已提出些补救的办法。例如在谷歌的神经翻译中,就有一个所谓的,关注模型,希望输入的句子对输出的句子,能有一些比较直接的影响。但很显然,这个效果还是没能让人满意。

Dong:
没有在任何地方有显式的成分表达。”显式”是什么样的?那么为何不让它具有这个“显式”表达呢?是疏忽,环视技术上有障碍?@Guo 这是不是跟口译的情形还有点不同。口译是理解原文意思后的翻译复述,有着难免的变通。而NMT实际上是完全不是自觉的。大概有点像图像识别、语音识别,它在技术上完成了比较后,挑选了最“像”的结果。

Guo:
@董 现在常见的深度神经,无论是机器翻译,图像识别,语音识别,还是其他的应用,基本上都是先将输入转化为一个相对通用的一个中间表达(一般就是4096个数值),然后用这个中间表达,来完成具体的不同的任务。

这个中间表达,对不少深度神经的从业者而言,就是对原文的“深度理解”。当然,机器到底“理解”了什么,我们还说不清楚,但也不是一无所知。

 

【相关】

中文处理

Parsing

【置顶:立委NLP博文一览】

《朝华午拾》总目录

立委译白硕:“入口载体”之争(中英对照)

【立委按】端口(portals),兵家必争。bots,热门中的热门。白老师说,背后的ai才是战略布局的重中之重。又说,平台和服务,非巨头不能。问题是哪家巨头明白战略布局的精要所在。对于中文深度理解,水很深很深。大浪淘沙,且看明日之ai,竟是谁家之天下。不是特别有insights和分量的,我是不会翻译的(尽管有了神经翻译助力,也搭不起那个时间)。白老师绝妙好文,值得咀嚼。(By the way, 最后一段的想象力,秒杀所有科幻作家。)

“入口载体”之争

最近,亚马逊旗下的智能音箱产品 Echo 和出没于 Echo 中的语音助手 Alexa 掀起了一股旋风。不仅智能家居业在关注、人工智能创业公司在关注,IT巨头们也在关注。那么,Alexa 到底有什么独到之处呢?

Recently, Amazon’s AI product Echo and its voice assistant Alexa set off a whirlwind in the industry.  It has drawn attention from not only the smart home industry but also the AI start-ups as well as the IT giants.  So, what exactly is unique about Alexa?

有人说,Alexa 在“远场”语音识别方面有绝活,解决了“鸡尾酒会”难题:设想在一个人声嘈杂的鸡尾酒会上,一个人对你说话,声音虽不很大,但你可以很精准地捕捉对方的话语,而忽略周边其他人的话语。这手绝活,据说其他语音厂商没有,中国连语音处理最拿手的科大讯飞也没有。

Some people say that Alexa has solved the challenging “cocktail party” problem in speech recognition: imagine a noisy cocktail party, where a person is chatting with you, the voice is not loud, but you can accurately capture the speech with no problem while ignoring the surrounding big noise. Alexa models this amazing human capability well, which is said to be missing from other leading speech players, including the global speech leader USTC iFLYTEK Co.

有人说,Alexa 背后的“技能”极其丰富,你既可以点播很多节目,也可以购买很多商品和服务;既可以操控家里的各款家电设备,也可以打听各类消息。总而言之,这是一个背靠着强大服务资源(有些在端,更多在云)的语音助手,绝非可与苹果的 Siri 或者微软的小冰同日而语。

Others say that behind Alexa are very rich cross-domain know-hows:  one can ask Alexa for on-demand programs, he can also buy goods and services through it; it can be instructed to control the various appliances of our home, or inquire about all kinds of news.  All in all, this is a voice assistant backed by a strong service (with some resources local, and more in the cloud).  Apple’s Siri or Microsoft’s Little Ice are believed to be by no means a match for Alexa in terms of these comprehensive capabilities.

端方面的出色性能,加上端+云方面的庞大资源,构成了 Alexa 预期中的超强粘性,形成了传说中巨大的入口价值。这也似乎是Alexa在美国市场取得不俗业绩的一个说得通的解释。有相当一部分人意识到,这可能是一个巨大的商机,是一个现在不动手说不定将来会追悔莫及的局。尽管在美国以外的其他市场上,Alexa的业绩并不像在美国市场那样抢眼,但是这股Alexa旋风,还是刮遍了全球,引起了同业人士的高度紧张和一轮智能音箱模仿秀。

The excellent performance by the end device, coupled with the huge cloud resources in support of the end, constitute Alexa’s expected success in customers’ stickiness, leading to its legendary value as an information portal for a family.  That seems to be a good reason for Alexa’s impressive market performance in the US.  A considerable number of people seem to realize that this may represent a huge business opportunity, one that simply cannot be missed without regret.  Although in other markets beyond the United States, Alexa’s performance is not as eye-catching as in the US market, this Alexa whirlwind has till been scraping the world, leading to the industry’s greatest buzz and triggering a long list of smart speaker simulation shows.

Alexa 动了谁的奶酪?抢了谁的饭碗?怎样评价 Alexa 的入口价值?怎样看待入口之争的昨天、今天、明天?

Hence the questions: What are the effects of this invention of Alexa? Who will be affected or even replaced?  How to evaluate Alexa’s portal value? Where is it going as we look into the yesterday, today and tomorrow of this trend?

我们不妨来回顾一下“入口”的今昔变迁。所谓“入口”,就是网络大数据汇聚的必经之地。从模式上看,我们曾经经历过“门户网站”模式、“搜索引擎”模式和“社交网络”模式,目前新一代的入口正在朝着“人工智能”模式迁移。从载体上看,“门户网站”和“搜索引擎”模式的载体基本上是PC,“社交网络”模式的载体基本上是以智能手机为主的端设备。“人工智能”模式有可能的改变载体吗?换句话说,Echo-Alexa 软硬合体,能够以人工智能的旗号,从智能手机的头上抢来“入口载体”的桂冠吗?

We may wish to reflect a bit on the development of portals in the IT industry history.  The so-called “portal” is an entry point or interface for an information network of large data flow, connecting consumers and services.  From the model perspective, we have experienced the “web portal” model, the “search engine” model and more recently, the “social network” model, with the on-going trend pointing to a portal moving in the “artificial intelligence” mode. From the carrier perspective, the carrier for the”web portal” and “search engine” models is basically a PC while the “social network” model carrier is mainly a smart phone-based end equipment. Does the “artificial intelligence” model have the potential to change the carrier? In other words, is it possible for the Echo-Alexa hardware-software combination, under the banner of artificial intelligence, to win the portal from the smart phone as the select point of human-machine interface?

本人认为,这是不可能的。原因有三。

I don’t think it is possible.  There are three reasons.

第一,场景不对。哪怕你抗噪本事再强大,特定人跟踪的本事再大,只要安放地点固定,就是对今天已经如此发达的移动场景的一种巨大的倒退。试想,家庭场景的最大特点就是人多,人一多,就形成了个小社会,就有结构。谁有权发出语音指令?谁有权否定和撤销别人已经发出的语音指令?最有权的人不在家或者长期沉默,听谁的?一个家庭成员如果就是要发出一个不想让其他家庭成员知道的私密语音指令怎么办?个人感觉,语音指令说到底还是个体行为大于家庭行为,私密需求大于开放需求。因此,家庭语音入口很可能是个伪命题。能解析的语音指令越多,以家庭场景作为必要条件的语音指令所占比重就越少。

First, the scene is wrong. Even if Alexa is powerful with unique anti-noise ability and the skills of tracking specific people’s speech, since its location is fixed, it is a huge regression from today’s well-developed mobile scenes.  Just think about it, the biggest feature of a family scene is two or more individuals involved in it.  A family is a small society with an innate structure.  Who has the right to issue voice commands? Who has the authority to deny or revoke the voice commands that others have already issued? What happens if the authoritative person is not at home or keeps silent? What if a family member intends to send a private voice instruction? To my mind, voice instruction as a human-machine interaction vehicle by nature involves behaviors of an individual, rather than of a family, with privacy as a basic need in this setting.  Therefore, the family voice portal scene, where Alexa is now set, is likely to be a contradiction. The more voice commands that are parsed and understood, the less will be the proportion of the voice commands that take the home scenes as a necessary condition.

第二,“连横”面临“合纵”的阻力。退一步说,就算承认“智能家居中控”是个必争的入口,智能音箱也面临其他端设备的挑战。我们把聚集不同厂家家居设备数据流向的倾向称为“连横”,把聚集同一厂家家居设备数据流向的倾向称为“合纵”。可以看出,“连横”的努力是对“合纵”的生死挑战,比如海尔这样在家庭里可能有多台智能家居设备的厂商,如非迫不得已,自家的数据为什么要通过他人的设备流走呢?

Second, the “horizontal” mode of portal faces the “vertical” resistance.  Even if we agree that the “smart home central control” is a portal of access to end users that cannot be missed by any players, smart speakers like Alexa are also facing challenges from other types of end equipment.  There are two types of data flow in the smart home environment.  The horizontal mode involves the data flow from different manufacturers of home equipment.  The vertical mode portal gathers data from the same manufacturer’s home equipment.  It can be seen that the “horizontal” effort is bound to face the “vertical” resistance in a life and death struggle.  For example, the smart refrigerator and other smart home equipment manufactured by Haier have no reasons to let go its valuable data and flow it away to the smart speaker manufacturers.

第三,同是“连横”的其他端设备的竞争。可以列举的有:家用机器人、家庭网关/智能路由器、电视机、智能挂件等。这些设备中,家用机器人的优势是地点无需固定,家庭网关的优势是永远开机,电视机的优势是大屏、智能挂件(如画框、雕塑、钟表、体重计等)的优势是不占地方。个人感觉,智能音箱面对这些“连横”的竞争者并没有什么胜算。

Third, the same struggle also comes from other competitions for the “horizontal” line of equipment, including house robots, home gateway / intelligent routers, smart TVs, intelligent pendants and so on.  The advantage of the house robots is that their locations need not be fixed in one place, the advantage of the home gateway is that  it always stays on, the TVs’ advantage lies in their big screens, and intelligent pendants (such as picture frames, sculptures, watches, scales, etc.) have their respective advantage in being small.  In my opinion, smart speakers face all these “horizontal” competitions and there does not seem to be much of a chance in winning this competition.

综上所述,Echo-Alexa 的成功,具有很强的叠加特点。它本质上是亚马逊商业体系的成功,而不是智能家居设备或者语音助手技术的成功。忽略商业体系的作用,高估家庭入口的价值,单纯东施效颦地仿制或者跟随智能音箱,是没有出路的。个人觉得,智能手机作为移动互联时代的入口载体,其地位仍然是不可撼动的。

In summary, the Echo-Alexa’s success comes with a strong superposition characteristic. It is essentially a success of the Amazon business system, rather than the success of smart home appliances or the voice assistant technology. Ignoring the role of its supporting business system, we are likely to overestimate the value of the family information portal, and by simply mimicking or following the smart speaker technology, there is no way out.  Personally, I feel that the smart phone as the carrier of an entry point of information in the mobile Internet era still cannot be replaced.

语音交互时代真的到来了吗?

Is the era of voice interaction really coming?

IT巨头们关注 Alexa 还有一个重要的理由,就是由 Alexa 所代表的语音交互,或许开启了人机交互的一种新型范式的兴起。当年,无论是点击模式的兴起还是触摸模式的兴起,都引发了人机交互范式的革命性变化,直接决定了IT巨头的兴亡。点击模式决定了 wintel 的崛起,触摸模式决定了 wintel 被苹果的颠覆,这些我们都以亲身经历见证过了。如果语音交互真的代表了下一代人机交互范式,那么 Alexa 就有了人机交互范式的代际转换方面的象征意义,不由得巨头们不重视。

One important reason for the IT giants to look up to Alexa is that the voice interaction represented by Alexa perhaps opens a new paradigm of human-computer interaction.  Looking back in history, the rise of the click-mode and the rise of the touch-mode have both triggered a revolutionary paradigm shift for human-computer interaction, directly determining the rise and fall of the IT giants. The click-mode led to the rise of Wintel, the touch mode enabled Apple to subvert Wintel: we have witnessed all these changes with our own eyes.  So if the voice interaction really represents the next generation paradigm for human-computer interaction, then Alexa has a special meaning as the precursor of the human-computer interaction paradigm shift.  The giants simply cannot overlook such a shift and its potential revolutionary impact.

然而个人认为,单纯的语音交互还构不成“代际转换”的分量。理由有三:

However, personally, I do not think that the speech interaction alone carries the weight for an “intergenerational revolution” for human-machine interaction.   There are three reasons to support this.

第一,语音本身并不构成完整的人机交互场景。人的信息摄入,百分之八十以上是视觉信息,在说话的时候,经常要以视觉信息为基本语境,通过使用指示代词来完成。比如指着屏幕上一堆书当中的一本说“我要买这本”。就是说,语音所需要的语境,有相当部分来自视觉的呈现,来自针对和配套可视化对象的手势、触摸或眼动操作。这至少说明,我们需要multi-modal人机交互,而不是用语音来取代其他人机交互手段。

First, the speech itself does not constitute a complete human-computer interaction scene.  People’s information intake, more than 80% of times, involves the visual information.  When speaking, we often take some visual information as basic context, through the use of a pronoun to refer to it.  For example, pointing to a book on the screen, one may say, “I want to buy this.” In other words, a considerable part of the context in which the speech is delivered comes from the visual presentation, ranging from gestures, touches or eye movements that target some visual objects. This at least shows that we need multi-modal human-computer interaction, rather than using voice alone to replace other human-computer interaction vehicles.

第二,目前语音输入还过不了方言关。中国是一个方言大国,不仅方言众多,而且方言区的人学说普通话也都带有方言区的痕迹。“胡建人”被黑只是这种现象的一个夸张的缩影。要想惠及占全国总人口一半以上的方言区,语音技术还需要经历进一步的发展和成熟阶段。

Second, the current speech recognition still cannot handle the dialect well.  China is a big country with a variety of dialects.  Not only dialects, but also the people in dialect areas speack Mandarin with a strong accent. To benefit more than half of the total population in the dialect areas, the speech technology still needs to go through a stage of further development and maturity.

第三,目前语音输入还很难解决“转义”问题。所谓转义问题就是当语音指令的对象是语音输入本身的时候,系统如何做出区分的问题。人在发现前一句说的有问题需要纠正的时候,有可能需要用后一句话纠正前一句话,这后一句话不是正式的语音输入的一部分;但也有可能后一句话并不是转义,而是与前一句话并列的一句话,这时它就是语音输入的一部分。这种“转义”语音内容的识别,需要比较高级的语义分析技术,目前还不那么成熟。

Third, the current speech recognition still has difficulty in solving the “escape” problem. The so-called escape problem involves the identification of scenarios when the speech refers to itself.  When people find there is an error in the first utterance and there is a need to correct it, they may choose to use the next sentence to correct the previous sentence, then this new sentence is not part of the naturally continuous speech commands, hence the need for “being escaped”.  But it is also possible that the latter sentence should not be escaped, and it is a sentence conjoined with the previous sentence, then it is part of the normal speech stream.  This “escape” identification to distinguish different levels of speech referents calls for more advanced semantic analysis technology, which is not yet mature.

所以,以语音输入目前的水平,谈论语音输入的“代际转换”或许还为时尚早。甚至,语音可能只是一个叠加因素,而并不是颠覆因素。说未来会进入multi-modal输入的时代,说不定更加靠谱一点。

So, considering the current level of speech technology, it seems too early to talk about the “intergenerational revolution”.  Furthermore, speech may well be just one factor, and not necessarily a disruptive one.  It seems more reasonable to state that the future of human-computer interaction may enter an era of multi-modal input, rather than speech alone.

语义落地是粘性之本

The semantic grounding is the key to the stickiness of users.

语义这个字眼,似乎被某些人玩得很滥,好像会分词了就摸到语义了,其实不然。语义的水很深。

Semantics as a term seems abused in all kinds of interpretations.  Some even think that once words are identified, semantics is there, which is far from true. The semantics of natural languages is very deep and involves a lot.  I mean a lot!

从学术上说,语义分成两个部分,一个叫“符号根基”,讲的是语言符号(能指)与现实世界(也包括概念世界)中的对象(所指)的指称关系;另一个叫“角色指派”,讲的是语言符号所指的现实或概念对象之间的结构性关系。符号根基的英文是“symbol grounding”,其中的 grounding 就有落地的意思。所以,我们说的语义落地,无论学术上还是直观上,都是一致的。Siri 在通信录、位置、天气等领域首开了在移动互联设备上实现语义落地的先河,这几年语义落地的范围越来越广。

From the academic point of view, semantics is divided into two parts.  One called “symbol grounding”, which is about the relationship of the language symbol (signifier) and its referent to the real world entity (including the conceptual world).  The second is called “role assignment”, which is about the relationship between the referents of the language symbols in the reality.  Siri is the pioneer in the mobile semantic grounding realized in the domain apps such as Address, Map and Weather.  The past few years have seen the scope of semantic grounding grow wider and wider.

前面说了,“端方面的出色性能,加上端+云方面的庞大资源,构成了 Alexa 预期中的超强粘性”。我们在这一节里面要进一步探讨:“端的性能”和“端+云的资源”这两者中,谁是产生 Alexa 粘性的更根本原因?笔者无意玩什么“都重要,谁也离不开谁”之类的辩证平衡术,那是便宜好人,说起来冠冕堂皇,做起来毫无方向。坦率地说,如果归因错误,那么就会产生投入方向的错误。而投入方向的错误,将使模仿者东施效颦,输得体无完肤。

Let me review what I said before: “the excellent performance by the end equipment, coupled with the huge cloud resources in support of the end, constitute the Alexa’s expected success in users’ stickiness”.  We can further explore along this line in this section.  Between “the performance by the end equipment” and “the cloud resources in support of the end”, which is the root cause for Alexa’s stickiness with the customers?  I do not intend to play the trick of dialectical balance by saying something like both are important and no one can do the job without the other.  That is always true but cheap, and it gives no actionable insights. The consequence includes possible blind investments in both for the copycat, such investments may well lead to a complete failure in the market.

作者认为,“端的性能”是硬件对场景的适应性。这充其量是“好的现场体验”。但没有实质内容的“好的现场体验”会很快沦为玩具,而且是不那么高档的玩具。没有“有实质意义的服务”就不可能产生持久的粘性,而没有持久的粘性就充当不了持久的数据汇集入口。然而,“有实质意义的服务”,一定源自语义落地,即语音指令与实际服务资源的对接,也就是 Alexa 的所谓“技能”。底下所说的语义落地,都是指的语音指令与无限可能的实际服务资源对接这种落地。

The author argues that “the performance by the end equipment” is about the adaptability of the hardware to the scene.  This is at best about a “good live experience” of users. But a product with “good user experience” without real content will soon degrade to a toy, and they cannot even count as high-end toys.  If there is no real “meaningful service” associated, there will be no sustainable stickiness of customers. Without user stickiness, they cannot become sustainable data collection entry points as a data flow portal.  However, any associated “meaningful services” must come from the semantic grounding, that is, the connection from a speech command with its corresponding actual service.  This is the essence behind Alexa’s so-called “know-hows.”  Semantic grounding as mentioned hereafter all refers to such connection from the speech command with infinitely possible actual service resources.

语义落地需要一个强大的、开放领域的NLP引擎。服务资源千千万万,不可能局限在一个或少数领域。一个只能面对封闭领域的NLP引擎,无法胜任这样的任务。能够对接开放领域,说明这个引擎一定在语义分析上有非同寻常的功力,一定在语义知识的表示和处理方面走在了正确的道路上。在这方面,英语做得好,不一定汉语做得好。还不了解汉语在开放领域的NLP引擎是一个什么样难度的人,不可能做出规模化的语义落地效果。这方面的技术壁垒可以在做同一个事情的公司间拉开有如天壤之别的巨大差距。

Comprehensive semantic grounding requires a strong open-domain NLP engine. Service resources are so diverse in tens of thousands, and they can hardly be confined to one or only a few narrow domains.  An NLP engine functioning only in a narrow domain cannot do this job well.  To work in the open domain requires an engine to be equipped with extraordinary capacity in the semantic analysis, and it must be on the right path in the semantic knowledge representation and processing.  In this regard, even if an English engine is doing decently well, it does not necessarily mean the Chinese counterpart will work well.  For those who do not yet understand the difficulty and pain points of the Chinese NLP engine in the open domain, it is hardly possible to expect them to achieve large-scale semantic grounding effects. Such technology barriers can set apart a huge gap in products attempting to do the same thing in the market between companies equipped with or without deep semantic capabilities.

语义落地需要对服务资源端的接口做出工程化的适配。这同样是一个非常艰巨的任务,而且是拼资源、拼效率、拼管理的任务。小微规模的初创公司不可能有这样的资源整合能力和工程组织能力,这一定是大公司的强项。有人说,我由小到大行不行?我说,不行,时间不等人。在语义落地领域,如果不能在短时间内爆发,等着你的就是灭亡。

Semantic grounding requires an engineering adaptation at the interface to the service resources.  This is also a very difficult task, and it involves competitions in the scale of resources as well as efficiency and management. Start-up companies can hardly have such a resource integration capacity and the engineering organization capabilities, these are the strength of large companies. Some people say that I can start small and gradually scale up, okay? I said, no, time does not wait for people.  In the area of semantic grounding, if products are not developed in a relatively short time to capture the market, there are little chances for survival.

语义落地还需要对人机对话场景本身的掌控能力。这涉及语境感知、话题切换、情感分析、语言风格选择、个性塑造等多项技术,不一而足。语音助理不见得都是越“贫”越“萌”越好,比如适度的渊博、犀利甚至粗鲁,也都可以是卖点。

Semantic grounding also calls for the ability to manage the man-machine interactive scene itself. This involves a variety of technologies such as contextual perception, topic switching, sentiment analysis, language style selection, personality shaping and many others. A speech assistant is not necessarily the best if it only mimics human’s eloquence or seemingly likable ways of expressions. Skills such as moderate profoundness or sharpness in arguments and even some rudeness at times can all be selling points as an intelligent assistant.

所以,我们强调语义落地对 Alexa 用户粘性的决定性作用,强调庞大服务资源对于 Alexa 成功故事的决定性贡献。在中国,没有与亚马逊规模相当、服务资源体量相当的超大型互联网企业出手,没有对面向汉语的开放领域NLP引擎开发重量级团队的出手,单凭语音技术是不可能产生这样的用户粘性的。

Therefore, we would point out the key role of semantic grounding on the stickiness of Alexa users, emphasizing the decisive contribution of large service resources behind Alexa’s success story.  In China, if Chinese IT giants with a comparable size of the Amazon service resources do not take the lead, coupled by a solid open domain Chinese NLP engine with a star team, the speech technology alone has no way to generate such a user stickiness as we see in Alexa.

谁会胜出?

这年头,一切不以获取用户数据为目的的端设备都是耍流氓。智能手机独领风骚多年了,各类智能家居连横合纵也斗了有几年了。Alexa 的横空出世,给了业界很多刺激和启示,但地盘属谁,并没有盖棺论定。大家还有机会。但是就端云结合、入口和入口载体结合形成数据闭环这件事,方向性、趋势性的东西不可不查,否则机会就不是你的。

Who will win then?

In essence, it is all about gathering the user data by the end equipments.  Smartphones dominate the industry for years, all kinds of smart home solutions across the verticals have also been fighting for several years now.  Alexa’s coming to the market stirs the industry with a lot of excitement and revelations, but it is far from what is all set.  We still have opportunities.  But keep in mind, it cannot be overemphasized to look into issues involving the combination of the end devices with the cloud and the combination between the entry point and the entry point carrier to form a closed-loop data stream.  If we lose the sense of directions and trends in these issues, the opportunity will not be ours.

什么是方向性、趋势性的东西呢?听我道来。

第一,人工智能一定是下一代的入口模式。也就是说,各种对服务的需求,必将最终通过人工智能的多通道输入分析能力和人机互动优势,从端汇集到云;各种服务资源,必将最终借助人工智能的知识处理与认知决策能力,从云对接到端。你不布局人工智能,未来入口肯定不是你的。

So what is the direction and what are the trends? Let me give an analysis.

First, artificial intelligence is bound to be the next generation portal. In other words, all kinds of service needs will inevitably go from the end devices to the cloud through the artificial intelligence multi-channel input analysis, leveraging the human-computer interaction advantages.  The variety of service resources will eventually use the knowledge of artificial intelligence and cognitive decision-making ability, to provide to users from the cloud to the end. If you do not lay out a roadmap in developing artificial intelligence, the future portal is definitely not yours.

第二,智能手机在相当长一段时间内,仍然是入口载体事实上的“盟主”,地位不可撼动。人走到哪里,通信节点和数字身份就跟到哪里,对现场的感知能力和作为服务代言者的app就跟到哪里。在入口载体所需要的个人性、私密性和泛在性这几个最关键的维度上,还没有哪一个其他端设备能够与智能手机相匹敌。

Second, the smartphone for a long time to come will stay as defacto chief carrier. Wherever is the person going, the communication node and the digital identity will follow and the perception of the life scene and the app as the service agent will also follow. There are no other end devices that match the smartphone on the most critical dimensions of the individualness, privacy, and the ubiquitous nature as needed by a portal carrier.

第三,端设备的通信功能和服务对接功能将逐步分离。随着可对接的服务越来越多样化,用一个端设备“包打天下”已不可能,但每个端设备均自带通信功能亦不可取。Apple watch 和 iPhone 之间的关系是耐人寻味的:iPhone 作为通信枢纽和客户端信息处理枢纽,Apple watch 作为专项信息采集和有限信息展示的附属设备,二者之间通过近场通信联系起来。当然,二者都是苹果自家人,数据流处在统一掌控之下。一家掌控,分离总是有限的、紧耦合的。但是,做得初一,就做得十五,今后各种分离将层出不穷,混战也将随之高潮迭起。今天是 Alexa 刮旋风,明天兴许就是谁下暴雨。如果手机厂商格局再大一点,在区块链的帮助下,在数据的采集方面对各种附属端设备的贡献进行客观的记录,据此在数据和收益的分享方面做出与各自贡献对等的合理安排,说不定某种松耦合形式的分离就会生米做成熟饭,端的生态到那时定会别样红火。可以设想,在一个陌生的地方,你从怀里掏出一张软软的薄薄的可折叠的电子地图,展开以后像一张真的地图那么大,却又像手机地图一样方便地触摸操作甚至可以结合语音操作,把它关联到你的手机上。当然,这张图也可以没有实物只有投影。而你的手机只管通信,所有的操控和展现都在这张图上完成,根本不需要掏出手机。这样的手机也许从头至尾就根本无需拿在“手”里,甚至可以穿在脚上,逐渐演化成为“脚机”……

Third, there will be separation between the communication function of a terminal device and the demanded service function. As the service grows more and more diversified, it becomes impossible for one end device to handle all types of service needs.  But it is not desirable for each end device to come with its own communication function.  The relationship between Apple Watch and iPhone is intriguing in this regard: iPhone serves as the communication hub as well as the client information processing hub while Apple Watch functions as a special device for information collection and limited information display.  They are connected through a “near field communication” link.  Of course, both are Apple’s products in one family, the data flow is therefore under a unified control.  In such a setting, they are tightly coupled, and the separation is always limited. However, this mode sheds lights to the future when all kinds of separation may be required but they should also be connected in some way.  If the mobile phone manufacturers keep an open mind, they can use the block chain technology in data collection with a variety of ancillary equipment to make an objective record of the respective contributions and accordingly make reasonable arrangements with regards to the data and proceeds sharing. A loose coupling of the separation will then evolve and mature, promoting the rapid ecological development of end devices in all kinds of forms. It is imaginable that, when we are in a new place, we can take out from our pocket a soft thin foldable electronic map.  This map, when unfolded, looks as big as a real paper map, but it works conveniently just like a mobile map app: it responds to the touch operations and may even accommodate speech instructions to associate with our phone. Of course, this map can also simply be a virtual projection, not necessarily taking the form of a real object.  Our phone only needs to take care of communication, all the control and display are accomplished on the map, and we do not even need to physically take out the phone. Such a phone may never need to be held in hands, we may even wear the phone on the foot, and the hand mobile device gradually evolves into a “foot phone” … …

Alexa旋风带给你的机会和启发是什么,想好了吗?

Are you ready for the opportunity and inspirations brought by the Alexa whirlwind?

Translated by: Dr. Wei Li based on GNMT
本文获作者白硕老师授权转载和翻译,特此感谢,原文链接:“入口载体”之争

 

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《朝华午拾》总目录

S. Bai: Fight for New Portals

Author: Bai Shuo

Recently, Amazon’s AI product Echo and its voice assistant Alexa set off a whirlwind in the industry.  It has drawn attention from not only the smart home industry but also the AI start-ups as well as the IT giants.  So, what exactly is unique about Alexa?

Recently, Amazon’s AI product Echo and its voice assistant Alexa set off a whirlwind in the industry.  It has drawn attention from not only the smart home industry but also the AI start-ups as well as the IT giants.  So, what exactly is unique about Alexa?

Some people say that Alexa has solved the challenging “cocktail party” problem in speech recognition: imagine a noisy cocktail party, where a person is chatting with you, the voice is not loud, but you can accurately capture the speech with no problem while ignoring the surrounding big noise. Alexa models this amazing human capability well, which is said to be missing from other leading speech players, including the global speech leader USTC iFLYTEK Co.

Others say that behind Alexa are very rich cross-domain know-hows:  one can ask Alexa for on-demand programs, he can also buy goods and services through it; it can be instructed to control the various appliances of our home, or inquire about all kinds of news.  All in all, this is a voice assistant backed by a strong service (with some resources local, and more in the cloud).  Apple’s Siri or Microsoft’s Little Ice are believed to be by no means a match for Alexa in terms of these comprehensive capabilities.

The excellent performance by the end device, coupled with the huge cloud resources in support of the end, constitute Alexa’s expected success in customers’ stickiness, leading to its legendary value as an information portal for a family.  That seems to be a good reason for Alexa’s impressive market performance in the US.  A considerable number of people seem to realize that this may represent a huge business opportunity, one that simply cannot be missed without regret.  Although in other markets beyond the United States, Alexa’s performance is not as eye-catching as in the US market, this Alexa whirlwind has till been scraping the world, leading to the industry’s greatest buzz and triggering a long list of smart speaker simulation shows.

Hence the questions: What are the effects of this invention of Alexa? Who will be affected or even replaced?  How to evaluate Alexa’s portal value? Where is it going as we look into the yesterday, today and tomorrow of this trend?

We may wish to reflect a bit on the development of portals in the IT industry history.  The so-called “portal” is an entry point or interface for an information network of large data flow, connecting consumers and services.  From the model perspective, we have experienced the “web portal” model, the “search engine” model and more recently, the “social network” model, with the on-going trend pointing to a portal moving in the “artificial intelligence” mode. From the carrier perspective, the carrier for the”web portal” and “search engine” models is basically a PC while the “social network” model carrier is mainly a smart phone-based end equipment. Does the “artificial intelligence” model have the potential to change the carrier? In other words, is it possible for the Echo-Alexa hardware-software combination, under the banner of artificial intelligence, to win the portal from the smart phone as the select point of human-machine interface?

I don’t think it is possible.  There are three reasons.

First, the scene is wrong. Even if Alexa is powerful with unique anti-noise ability and the skills of tracking specific people’s speech, since its location is fixed, it is a huge regression from today’s well-developed mobile scenes.  Just think about it, the biggest feature of a family scene is two or more individuals involved in it.  A family is a small society with an innate structure.  Who has the right to issue voice commands? Who has the authority to deny or revoke the voice commands that others have already issued? What happens if the authoritative person is not at home or keeps silent? What if a family member intends to send a private voice instruction? To my mind, voice instruction as a human-machine interaction vehicle by nature involves behaviors of an individual, rather than of a family, with privacy as a basic need in this setting.  Therefore, the family voice portal scene, where Alexa is now set, is likely to be a contradiction. The more voice commands that are parsed and understood, the less will be the proportion of the voice commands that take the home scenes as a necessary condition.

Second, the “horizontal” mode of portal faces the “vertical” resistance.  Even if we agree that the “smart home central control” is a portal of access to end users that cannot be missed by any players, smart speakers like Alexa are also facing challenges from other types of end equipment.  There are two types of data flow in the smart home environment.  The horizontal mode involves the data flow from different manufacturers of home equipment.  The vertical mode portal gathers data from the same manufacturer’s home equipment.  It can be seen that the “horizontal” effort is bound to face the “vertical” resistance in a life and death struggle.  For example, the smart refrigerator and other smart home equipment manufactured by Haier have no reasons to let go its valuable data and flow it away to the smart speaker manufacturers.

Third, the same struggle also comes from other competitions for the “horizontal” line of equipment, including house robots, home gateway / intelligent routers, smart TVs, intelligent pendants and so on.  The advantage of the house robots is that their locations need not be fixed in one place, the advantage of the home gateway is that  it always stays on, the TVs’ advantage lies in their big screens, and intelligent pendants (such as picture frames, sculptures, watches, scales, etc.) have their respective advantage in being small.  In my opinion, smart speakers face all these “horizontal” competitions and there does not seem to be much of a chance in winning this competition.

In summary, the Echo-Alexa’s success comes with a strong superposition characteristic. It is essentially a success of the Amazon business system, rather than the success of smart home appliances or the voice assistant technology. Ignoring the role of its supporting business system, we are likely to overestimate the value of the family information portal, and by simply mimicking or following the smart speaker technology, there is no way out.  Personally, I feel that the smart phone as the carrier of an entry point of information in the mobile Internet era still cannot be replaced.

Is the era of voice interaction really coming?

One important reason for the IT giants to look up to Alexa is that the voice interaction represented by Alexa perhaps opens a new paradigm of human-computer interaction.  Looking back in history, the rise of the click-mode and the rise of the touch-mode have both triggered a revolutionary paradigm shift for human-computer interaction, directly determining the rise and fall of the IT giants. The click-mode led to the rise of Wintel, the touch mode enabled Apple to subvert Wintel: we have witnessed all these changes with our own eyes.  So if the voice interaction really represents the next generation paradigm for human-computer interaction, then Alexa has a special meaning as the precursor of the human-computer interaction paradigm shift.  The giants simply cannot overlook such a shift and its potential revolutionary impact.

However, personally, I do not think that the speech interaction alone carries the weight for an “intergenerational revolution” for human-machine interaction.   There are three reasons to support this.

First, the speech itself does not constitute a complete human-computer interaction scene.  People’s information intake, more than 80% of times, involves the visual information.  When speaking, we often take some visual information as basic context, through the use of a pronoun to refer to it.  For example, pointing to a book on the screen, one may say, “I want to buy this.” In other words, a considerable part of the context in which the speech is delivered comes from the visual presentation, ranging from gestures, touches or eye movements that target some visual objects. This at least shows that we need multi-modal human-computer interaction, rather than using voice alone to replace other human-computer interaction vehicles.

Second, the current speech recognition still cannot handle the dialect well.  China is a big country with a variety of dialects.  Not only dialects, but also the people in dialect areas speack Mandarin with a strong accent. To benefit more than half of the total population in the dialect areas, the speech technology still needs to go through a stage of further development and maturity.

Third, the current speech recognition still has difficulty in solving the “escape” problem. The so-called escape problem involves the identification of scenarios when the speech refers to itself.  When people find there is an error in the first utterance and there is a need to correct it, they may choose to use the next sentence to correct the previous sentence, then this new sentence is not part of the naturally continuous speech commands, hence the need for “being escaped”.  But it is also possible that the latter sentence should not be escaped, and it is a sentence conjoined with the previous sentence, then it is part of the normal speech stream.  This “escape” identification to distinguish different levels of speech referents calls for more advanced semantic analysis technology, which is not yet mature.

So, considering the current level of speech technology, it seems too early to talk about the “intergenerational revolution”.  Furthermore, speech may well be just one factor, and not necessarily a disruptive one.  It seems more reasonable to state that the future of human-computer interaction may enter an era of multi-modal input, rather than speech alone.

The semantic grounding is the key to the stickiness of users.

Semantics as a term seems abused in all kinds of interpretations.  Some even think that once words are identified, semantics is there, which is far from true. The semantics of natural languages is very deep and involves a lot.  I mean a lot!

From the academic point of view, semantics is divided into two parts.  One called “symbol grounding”, which is about the relationship of the language symbol (signifier) and its referent to the real world entity (including the conceptual world).  The second is called “role assignment”, which is about the relationship between the referents of the language symbols in the reality.  Siri is the pioneer in the mobile semantic grounding realized in the domain apps such as Address, Map and Weather.  The past few years have seen the scope of semantic grounding grow wider and wider.

Let me review what I said before: “the excellent performance by the end equipment, coupled with the huge cloud resources in support of the end, constitute the Alexa’s expected success in users’ stickiness”.  We can further explore along this line in this section.  Between “the performance by the end equipment” and “the cloud resources in support of the end”, which is the root cause for Alexa’s stickiness with the customers?  I do not intend to play the trick of dialectical balance by saying something like both are important and no one can do the job without the other.  That is always true but cheap, and it gives no actionable insights. The consequence includes possible blind investments in both for the copycat, such investments may well lead to a complete failure in the market.

The author argues that “the performance by the end equipment” is about the adaptability of the hardware to the scene.  This is at best about a “good live experience” of users. But a product with “good user experience” without real content will soon degrade to a toy, and they cannot even count as high-end toys.  If there is no real “meaningful service” associated, there will be no sustainable stickiness of customers. Without user stickiness, they cannot become sustainable data collection entry points as a data flow portal.  However, any associated “meaningful services” must come from the semantic grounding, that is, the connection from a speech command with its corresponding actual service.  This is the essence behind Alexa’s so-called “know-hows.”  Semantic grounding as mentioned hereafter all refers to such connection from the speech command with infinitely possible actual service resources.

Comprehensive semantic grounding requires a strong open-domain NLP engine. Service resources are so diverse in tens of thousands, and they can hardly be confined to one or only a few narrow domains.  An NLP engine functioning only in a narrow domain cannot do this job well.  To work in the open domain requires an engine to be equipped with extraordinary capacity in the semantic analysis, and it must be on the right path in the semantic knowledge representation and processing.  In this regard, even if an English engine is doing decently well, it does not necessarily mean the Chinese counterpart will work well.  For those who do not yet understand the difficulty and pain points of the Chinese NLP engine in the open domain, it is hardly possible to expect them to achieve large-scale semantic grounding effects. Such technology barriers can set apart a huge gap in products attempting to do the same thing in the market between companies equipped with or without deep semantic capabilities.

Semantic grounding requires an engineering adaptation at the interface to the service resources.  This is also a very difficult task, and it involves competitions in the scale of resources as well as efficiency and management. Start-up companies can hardly have such a resource integration capacity and the engineering organization capabilities, these are the strength of large companies. Some people say that I can start small and gradually scale up, okay? I said, no, time does not wait for people.  In the area of semantic grounding, if products are not developed in a relatively short time to capture the market, there are little chances for survival.

Semantic grounding also calls for the ability to manage the man-machine interactive scene itself. This involves a variety of technologies such as contextual perception, topic switching, sentiment analysis, language style selection, personality shaping and many others. A speech assistant is not necessarily the best if it only mimics human’s eloquence or seemingly likable ways of expressions. Skills such as moderate profoundness or sharpness in arguments and even some rudeness at times can all be selling points as an intelligent assistant.

Therefore, we would point out the key role of semantic grounding on the stickiness of Alexa users, emphasizing the decisive contribution of large service resources behind Alexa’s success story.  In China, if Chinese IT giants with a comparable size of the Amazon service resources do not take the lead, coupled by a solid open domain Chinese NLP engine with a star team, the speech technology alone has no way to generate such a user stickiness as we see in Alexa.

Who will win then?

In essence, it is all about gathering the user data by the end equipments.  Smartphones dominate the industry for years, all kinds of smart home solutions across the verticals have also been fighting for several years now.  Alexa’s coming to the market stirs the industry with a lot of excitement and revelations, but it is far from what is all set.  We still have opportunities.  But keep in mind, it cannot be overemphasized to look into issues involving the combination of the end devices with the cloud and the combination between the entry point and the entry point carrier to form a closed-loop data stream.  If we lose the sense of directions and trends in these issues, the opportunity will not be ours.

So what is the direction and what are the trends? Let me give an analysis.

First, artificial intelligence is bound to be the next generation portal. In other words, all kinds of service needs will inevitably go from the end devices to the cloud through the artificial intelligence multi-channel input analysis, leveraging the human-computer interaction advantages.  The variety of service resources will eventually use the knowledge of artificial intelligence and cognitive decision-making ability, to provide to users from the cloud to the end. If you do not lay out a roadmap in developing artificial intelligence, the future portal is definitely not yours.

Second, the smartphone for a long time to come will stay as defacto chief carrier. Wherever is the person going, the communication node and the digital identity will follow and the perception of the life scene and the app as the service agent will also follow. There are no other end devices that match the smartphone on the most critical dimensions of the individualness, privacy, and the ubiquitous nature as needed by a portal carrier.

Third, there will be separation between the communication function of a terminal device and the demanded service function. As the service grows more and more diversified, it becomes impossible for one end device to handle all types of service needs.  But it is not desirable for each end device to come with its own communication function.  The relationship between Apple Watch and iPhone is intriguing in this regard: iPhone serves as the communication hub as well as the client information processing hub while Apple Watch functions as a special device for information collection and limited information display.  They are connected through a “near field communication” link.  Of course, both are Apple’s products in one family, the data flow is therefore under a unified control.  In such a setting, they are tightly coupled, and the separation is always limited. However, this mode sheds lights to the future when all kinds of separation may be required but they should also be connected in some way.  If the mobile phone manufacturers keep an open mind, they can use the block chain technology in data collection with a variety of ancillary equipment to make an objective record of the respective contributions and accordingly make reasonable arrangements with regards to the data and proceeds sharing. A loose coupling of the separation will then evolve and mature, promoting the rapid ecological development of end devices in all kinds of forms. It is imaginable that, when we are in a new place, we can take out from our pocket a soft thin foldable electronic map.  This map, when unfolded, looks as big as a real paper map, but it works conveniently just like a mobile map app: it responds to the touch operations and may even accommodate speech instructions to associate with our phone. Of course, this map can also simply be a virtual projection, not necessarily taking the form of a real object.  Our phone only needs to take care of communication, all the control and display are accomplished on the map, and we do not even need to physically take out the phone. Such a phone may never need to be held in hands, we may even wear the phone on the foot, and the hand mobile device gradually evolves into a “foot phone” … …

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Translated by: Dr. Wei Li based on GNMT

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立委译白硕:“入口载体”之争(中英对照)

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【立委兄:温哥华都市游 3/3】

中午时分,我们终于到达惠斯勒。惠斯勒是2010年冬奥会场地,世界著名的高山滑雪和山地自行车运动地,闻名遐迩的度假胜地,有“小瑞士”之称。现季节缆车已经停运,让人很是失望。小城很独特,山上滑雪道清晰可见。规划独特的街道,五颜六色的房屋,森林、草地、湖水、雪山,自然宁静的感觉,悠闲自在的情调,构成了一幅美丽的图画。我们在镇上找了一个蒙古歺馆,人气很旺,但总感到是铁板烧的味道,这是我第一次吃蒙古菜,还不错。惠斯勒周边有不少湖泊,我们驱车去了两个湖泊玩,只是天又阴沉下来,没什么特别感觉,就打道回府了。在回家路上,沿海天公路又有一观景台,是个峡谷,峡谷下遍布金黄色彩林,美不胜收,如果不是天太阴,这里一定美极,可惜今天出不了大片。到西温哥华,有一观景台,可看温哥华全景,据说很壮观,但我们去时,天已近黄昏,没有晚霞,没有日落,自然也就照不出美景,算是到此一游吧。

惠斯勒

惠斯勒蒙古歺馆

10月24日星期天,这是我们到加拿大最后一天,准备在市区转转。首先去了离唐人街不远的煤气镇 Gastown,所谓煤气镇就是一条街道,是温哥华最古老的街区,名气很大,不怎么吸引我。蒸汽钟是煤气镇标志性景观,这座世界首个以蒸汽为动力的时钟造型是借鉴1875年的式样,古朴、大方、精准。有不少游客在此合影留念。加拿大广场 Canada Place离煤气镇不远,处于温哥华市中心,加拿大广场建于1986年,是当年万国博览会的加拿大展览馆所在地,建筑外墙为五块白帆,也被称为五帆广场,成为了这个城市的地标之一。广场上的独创的雕塑是2010年冬奥会火炬点起的地方,还有那巨大的蓝色雕塑水滴 The Drop。走去加拿大广场旁海边不时有水上飞机起落,远处停泊有许多私家游艇,密密麻麻的桅杆上的五彩旗随风摆动,广场旁是客运码头,我们在时没见到大型游轮。三三两两的人们闲庭信步,一群人在冬奥会火炬照婚礼照,我们自然不会放过,对着他们拍个不停。站在广场上,

看着北岸美轮美奂的山峰远景,看着红透遍野的枫树林一直沿边延伸到斯坦利公园,看着湿润的海风吹佛身后摩天大楼,让人轻松让人宁静,我们陶醉在这难得的悠哉闲适生活中。接着在这里我们观看非常有名的 Fly over canada 4D 电影,Fly Over Canada 带大家从加拿大的东岸横跨至西岸,挑战观众的各个感官,最大亮点是让观众可以体验到乘坐飞机观赏加拿大的自然风光那种感觉。利用水雾,风和云让观众们逼真地飞遍加拿大山山水水,去感受这个国家的壮美,效果让人叹为观止,非常推荐一看。看完电影后,我们就在广场豪华景观西歺厅里一边沐浴着海风,眺望着雪山,一边喝着咖啡,享受着午歺,过一把腐朽资产阶级生活的瘾。

温哥华著名的煤气镇

温哥华的街景

温哥华加拿大广场

加拿大广场旁西歺馆

天公不作美,刚露点太阳又阴了,本想去卡普兰奴吊桥公园Capilano Suspension Bridge,但朋友说林恩峡谷公园Lynn Canyon Park 和卡普兰奴吊桥公园类似,只是吊桥小一点,知名度上比卡皮拉诺吊桥的稍微低一些,但公园里面有湍急的溪水和流瀑,有原生态的树木,感觉像走在原始森林之中。喜欢这种纯天然的自然环境,更有野性,关键是还不收门票,节省每人29.9加元门票,一举多得,我们选择是正确的。玩完林恩峡谷公园,我们加拿大行程就圆满结束了,明天我们将离开美丽的加拿大,返回中国了。

林恩峡谷公园Lynn Canyon Park

10月24日早上九点,Max把我们送到温哥华国际机场,托运行李、安检、过关,我们进入候机大厅,我们乘坐的东方航空公司MU582航班从温哥华飞往上海浦东机场。中午一点二十分正点起飞,25日下午四点四十分抵达浦东机场,然后中转乘东方航空公司MU2544航班从浦东机场飞往武汉天河机场。本是晚上九点五分起飞,晚点一个多小时才起飞,天朝与腐败的资本主义国家就是不同,不正点似乎是天朝一大特色,没办法只能听天由命。后半夜才返回武汉家中,完成加拿大的自驾旅游之行。

温哥华国际机场

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没办法只好返回Max家去吃晚饭,刚到Max家没多久,雨停了,太阳出来了,时不我待,我们饭也不吃,立马背起相机,直接再去与SFU大学连成一片的本那比山公园照落日晚霞去了。功夫不负有心人,到本那比山公园时机正好,登顶之后,眼前豁然开朗。葱郁的绿里点缀着红黄,极目远望,水光山色尽收眼底。BurnabyMountain Park 奇特的雕塑群(日本雕塑Kamui Mintara sculptures,由日本雕塑家 Nuburi Toko 和他的儿子所创作,象征着人类、动物、自然和上帝的和谐统一),秋日叶色微红的树林,和湖、云、山、峡、光融为一体,远处一两汪不知是湖还是海的碧水,让人仿佛置身在童话世界中,这才是美丽的秋景呀,色彩艳丽,如诗如梦。

与SFU大学连成一片的本那比山公园BurnabyMountainPark

10月20、21、22日天气不好,雨季的温哥华,对它没脾气,我们只得去商场和奥特莱斯转了转,顺道去参观一家湖北籍华人正在建造的木结构三层大别墅。

温哥华小区中林荫道

10月23日星期六,早晨天气转好,我们准备去惠斯勒(Whistler),没出城前有两处路边景点让我们兴奋不已,都在河边。

一处在弗雷泽河旁,是朦胧美,轻雾如纱,烟锁秋波,一层轻纱般薄雾在河面上飘来荡去,河对岸的树林和农舍时隐时现,一切都掩映在宁静、纯净、虚幻的晨雾怀里。那淡淡的地雾,那隐隐的树林,那静静的水面,活灵灵显出一个世外桃源。

另一处在皮特河旁,当车路过皮特河大桥时,我们眼前又一亮,被眼前美丽深深地震撼,赶紧下了主干道,停在河傍,端起相机不停地拍摄,机会难得。远处山峦披着多层薄雾,河两侧处处可见红的黄的树,湛蓝的河水倒映流光山色,黄草依依在河边随风而笑,宛如仙境。这情让人心灵涤净,这景让人飘飘欲仙。

弗雷泽河旁朦胧美,轻雾如纱

皮特河流光山色

走出温哥华前

走出温哥华,进入海天高速公路 Sea to Sky Highway (99号高速公路)。海天公路蜿蜒於太平洋和群山之间,由海洋、河谷、冰川及高山峻岭所铺陈。道路内侧是山峰林立、悬崖陡峭,另一面则是碧波万顷、海水湛蓝,沿途经过多处海湾、瀑布等风景区,景色如诗如画,还有绿色的小岛、高高的雪山,蜿蜒而上的公路,海天相连的景色尽收眼底,一如其名,完全展现由海至天的丰富样貌。

海天公路路过一个非常有特色的高尔夫球场。整个球场顺着山势而建,背山面海,高低错落,真不知老外的灵感怎么得来,设计出如此之美的球场。只是我们找不到俯视这球场的高台,照不出它的神采来。

到香农瀑布(Shannon Falls),虽落差335米,但我们看瀑布太多,就没停下来了。后来路过一个不知名的观景台,居高临下拍了一下海湾的大景观。在斯阔米什小镇(Squanmish),我们休整了一下,发现加拿大民众都在为万圣节筹备各色南瓜及物品,看来西方对这个节日挺重视的。村对面的史坦沃斯峰 Stawanus Chief 很雄奇,很高耸,坐缆车可以登顶,可一览海天高速公路四周美景,可惜我们没上去。

海天高速公路 Sea to Sky Highway

路边山坡高尔夫

斯阔米什小镇

 

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温哥华的美是骨子里的

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【立委兄:温哥华都市游 1/3】

10月19日早晨六点乘酒店巴士去机场大厅,但我们走错了大厅,问了几个人,说了一通英语,也没听懂。多伦多机场很大,差点误了机,看来不会英语真是会吃大亏的。紧赶慢赶,总算搭上了加拿大航空公司AC105航班,早晨八点准时起飞,当地时间上午十点抵达温哥华。朋友Max准时来机场接我们,并告诉我们,自我们离开温哥华后,温哥华就一直不停地下雨,直到今天上午才有点阳光偶尔出现。我听后大笑:我们人好呀,阳光都跟随我们。温哥华现在进入雨季,希望好运常来哟。

Max把我们接到他市里家中,这是一栋木制二层楼的别墅。楼上是三室二厅两卫一厨,楼下分别是一室一厅一厨一厕和二室一厅一厨一厕,公共地方还放着一个洗衣机和烘干机。别墅后面有一个可放两辆车的车库,车库与别墅间是花园,进大门处也是个小花园。房子所处的住宿小区没有围墙,让我这天朝来的人感到不可思议。从19日下午开始到24日早晨,我们就在温哥华附近晃荡了。这几天时阴时雨,有时大雨下整天整夜。下雨就在家窝着,阴天就出门,偶尔出点阳光就让我们惊喜不已。首先我们去了伊莉萨白女皇公园 Queen Elizabeth Park,这公园离Max家很近,公园不大,是由一处废置了的采石场兴建而成。下面是个大水池,温哥华备用水源地。这里是温哥华市的最高点,视野开阔,从山顶可以远眺温哥华,北面的群山、温哥华港口以及市中心皆在眼底。据说这里还是温哥华最适合赏樱和郁金香的公园,可惜我们来得不是时候,但参天大树、碧绿草坪、各种虫儿鸟儿和悠闲的人们把闹中取静的公园装扮得分外妖娆。山顶还有一个布罗黛尔温室 Bloedel Conservatory,不过这个半球形的植物温室我们没有进去。因为光线不佳,我们只在公园四周走走,拍拍照就回那个乡村农庄去了。

朋友在市区的家

伊莉萨白女皇公园Queen Elizabeth Park

伊莉萨白女皇公园Queen Elizabeth Park下的温哥华

20日我们任务很重,要去两所大学,英属哥伦比亚大学UBC和西蒙弗雷泽大学SFU,还有史坦利公园Stanley Park。

UBC大学依托西部海滨,SFU大学占据东方山头,这两所大学一东一西,遥相呼应,据说校园都非常漂亮。我们先到SFU大学,可惜坐落在本那比山的学校完全被云雾罩住,伸手不见五指,转到与SFU大学连成一片的本那比山公园 Burnaby MountainPark 也是如此。

大雾下的SFU西蒙弗雷泽大学

但一下山,能见度就好了许多。我们只得前往下一个目的地史丹利公园 Stanley Park。史丹利公园是个典型的城市公园,也是加拿大温哥华最负盛名的公园,在市中心,规模很大,面积有400多公顷。我们是开车进去的,停车要交费,但是自助没人值守。公园内空气清新、有大树,有草地,有海滩,有湖泊,可以看海,可以看雪山。有很多漫步道和自行车道,是温哥华当地人运动、休闲的好去处,也是外来游客不能不到的地方。公园中有一个图腾公园,是印地安人的一种文化表现。由于森林覆盖,三面环海,这里野生动物很多,到处都可以看到可爱的加拿大鹅,还有海狮大型水生类动物。在史丹利公园可全景眺望著名的狮门大桥及大桥四周扬帆出海的渔船,温哥华金融区的高楼大厦,三面环海形成的海湾,北温哥华格罗斯山的彩叶及造型各异色彩鲜艳的豪华别墅。这是一幅多么美丽动人的画面,上帝真是厚待温哥华哟,当然对我们也不薄,虽然没出太阳,但能见度还不错。

离开史丹利公园我们立即去UBC大学,UBC大学坐落于加拿大西海岸温哥华市西面的半岛上,依山傍海、绿树成荫、风景秀丽,号称是整个北美最漂亮的校园。我们去时,天又开始下起小雨来,我们在UBC陈氏演艺中心附近停下,这栋建筑是香港鳄鱼恤的陈俊捐赠,故得此名。由于天气雾蒙蒙灰茫茫的,我们无法欣赏到这所具有海岸线、山脉、森林、海洋、沙滩的美丽校园,包括那最撩人的著名天体海滩“烂船滩”。校园里遍布郁郁葱葱的树林和四季盛开的花卉。盛开樱花的春天看不到,但姹紫嫣红的秋天却也在雨帘中大为失色,基本上也看不到,有些遗憾。

史丹利公园Stanley Park

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史丹利公园Stanley Park俯视下温哥华的美景

 

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【立委兄:尼亚加拉大瀑布】

 

 

【立委兄:尼亚加拉大瀑布】

10月17日我们去Enterprise租车公司提车,朋友Helen在那等着我们。我们提的小型车车库没有,租车公司同意免费升级七座道奇SUV,两个人开那么大车,是有点浪费,但我们想尽快到尼亚加拉小镇Niagara ,一睹我孩儿时就心仪的最著名的奇景之一,也没多计较纠缠。天气时好时坏,中午时分我们到达最佳西方瀑布景观酒店 Best Western Fallsview Hotel。放下行李,吃了汉堡,我们就向瀑布方向奔去。还没有见到瀑布时,就听见如雷贯耳瀑布飞落声。酒店离尼亚加拉大瀑布只有步行20分钟的距离,随着这巨大的声响一直走,就可以看到尼亚加拉瀑布了。

七座道奇SUV

我们住宿地

尼亚加拉小镇Niagara

尼亚加拉大瀑布与巴西阿根廷交界处伊瓜苏瀑布、赞比亚津巴布韦交界处维多利亚瀑布共称为世界三大瀑布。瀑布位于加拿大安大略省和美国纽约州的交界处。瀑布由三部分组成,包括:马蹄瀑布(Horseshoe Falls)、美利坚瀑布(American Falls)和新娘面纱瀑布(Veil of the Bride Falls)。尼亚加拉河是连接伊利湖和安大略湖的一条水道,河流蜿蜒而曲折,全长仅54公里,海拔却从174米直降至75米。尼亚加拉瀑布平均流量5,720立方米/秒,仅是尼亚加拉河30%的水量,其余70%的水量被用于发电。水势澎湃,声震如雷,十分壮观,太阳的照射下还能遇见彩虹。我们没有去160m高的观景塔Skylon Tower,它离瀑布较远,反而有一家星级酒店观景塔能够享受瀑布的美景,可惜闲人免进。我们只得沿河岸观景台来回走动。观景台是一条长达300米的走廊,连接着马蹄瀑布,气势磅礴,景色壮美,无法用词语来形容,心情特兴奋。这儿水鸟也特懂人性,摆着姿势让我们拍摄,好萌!我们简单吃了点晚歺,期待暮色中的瀑布给我们更大惊喜。今天偶尔有点晚霞,云太厚,不过来对了,瀑布周围的各种巨型聚光灯在夜幕降临之际同时照亮瀑布,五颜六色,多姿多彩,让瀑布七彩缤纷,别有一番风姿,难得一见,是难忘的美好回忆,我们盘桓到很晚才返回住处。

旁晚的尼亚加拉瀑布

瀑布下的海鸥

10月18日一早起床,自然是想照日出朝霞下的瀑布,想出大片呀。可惜机位没选好,最美最特色的景观未照出来,看到别人照的瀑布上方一张照片,把我惊呆了。但我们还是有很大收获的,虽然天呢忽阴忽晴,云层很厚漂浮得也很快,不过偶尔太阳也露出来一下,满足我们拍照的基本条件,出不了大片但还是有不少惊奇的。

早晨晨光下的尼亚加拉大瀑布

很快厚云又罩住太阳,我们决定去尼亚加拉河上下游转转,沿着Niagara Pkwy公路,向上游走到Kingsbridge Part后,感觉没有太震撼的地方,转头沿这条路向下游滨湖尼亚加拉镇Niagara-On-The-Lake方向奔去。沿途的河岸被尼亚加拉河水冲刷,形成了一条深深的峡谷。尼亚加拉河是美加两国的界河,Niagara Pkwy 是沿着尼亚加拉河修建的,路的两边清秀美丽,或有村庄或有林中别墅出现,很雅致清新。途中路过美加两国建造的水电站,在一个九十度转弯处,有一休息观景台。我们刚下来,上天眷顾,太阳又出来了,陡峭笔直的河岸对面色彩艳丽,漫山遍野被火红的枫叶尽染,倒映在清澈的河流中。沿峡谷是一望无际五彩缤纷的枫叶之海,堪称加拿大最美的秋景。我们不停地拍摄,尽情地欣赏这绚烂多姿的枫树,奔腾咆哮的流水和绿草如茵的农庄。

美加两国建造的水电站之一

我们继续沿着这称为世界最美的乡村大道前行,又路过一处绝美的峡谷景色,由于是逆光,我们没停留,准备下午阳光通透时再来补照。建在河岸悬崖边上,坐落在风景优美的尼亚加拉河的路旁,掩隐在绿树花丛中的那些英式乡村风情的特色农舍,还有那随处可见,十分可爱的加拿大鹅 canadian goose,一切都让人着迷。他们没搞过什么新农村建设,但每个村庄,每户农舍都象公园那样,漂亮又干净,加拿大乡村秀美的风光是人与自然最和谐的结合。

尼亚加拉河谷

在路上,我们碰到一座小教堂,我们停下在那休息一下,还去旁边小店买了点小礼品。后来才知道那教堂曾出现在中央电视台的知识问答节目中,很有名气,是世界上最小的教堂,里面只能同时容纳三个人。世界各地不少人都知道这座小教堂,很多人专门来这里举行婚礼,是当地一大景观。

世界上最小的教堂

到滨湖尼亚加拉镇 Niagara-On-The-Lake 已是中午时分。滨湖尼亚加拉镇建于1781年,是尼亚加拉河汇入安大略湖的地方,环境和设施都很好。小镇安静漂亮,是休闲的好去处,是著名旅游区。小镇被丘吉尔称为最适合散步的美丽小镇。安大略湖水很漂亮,蓝绿色的。小镇色彩斑斓的树木,都在红叶的包围之中。我们在妖娆多姿的小镇到处转了转,然后就赶往那处我们认为最美峡谷的地方,想拍大片,那地方是最有机会的。唉,老天太不给面子了,说变就变,刚刚烈日当空,转眼乌云翻滚,大片是拍不了呢,只得打道回府。天开始下起雨来,回大瀑布路上居然碰到一所中式佛教寺庙,只是这时天下起大雨,我们就没进去了。晚上七点左右我们才到多伦多皮尔森国际机场Toronto Pearson International Airport, 在多伦多机场最佳西方酒店 Best Western Plus Toronto Airport Hotel 安顿下来。随后我们去还车,在机场不远处一个广场停车,把钥匙交到墙上一个小箱子里,就算交了车子,加拿大确实是信用立国的典范。

加拿大鹅canada goose

滨湖尼亚加拉镇Niagara-On-The-Lake

多伦多机场旁夜景

 

 

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接着我们去了伊顿中心。伊顿中心是多伦多市中心最知名的购物中心,现代化的百货公司,有着华丽的装修风格,汇集了300多家精品店铺和餐厅。我们走马观花看了一看,中国这类大商场太多,兴趣不大,就去多伦多新老市政厅。走在路上才知道,今天多伦多正在进行马拉松比赛,终点在市政厅,怪不得许多路临时管制了。我们有幸看到比赛,老老小小,各种肤色,大家累并快乐着,有一种嘉年华的感觉。我们拍到一位男子推着小孩跑完全程马拉松,后来他被评为此次马拉松最让人感动的运动员。

多伦多市新市政厅与旧市政厅挨得很近。新市政厅1965年建成,两幢弧形贝壳式建筑拥抱着中间蘑菇状的议会大厅,现代、简洁。旧市政厅是典型的古罗马式建筑,厚重的墙砖,斑驳的痕迹,这座国家古迹透着深厚的人文积淀。而他们四周是最摩登的摩天大楼和古旧的有轨电车,真的很协调,很有风味,不由得不让人赞叹。

随后去夫人同学家坐了一下,这幢别墅与四周环境都让人感到舒畅。近处绚烂的彩林,远处多彩的山坡,那淡淡的薄雾,那寂寂的马路,各有特色的独栋房屋。无纷无扰无烦无躁的安宁,似烟似雾似纱似线的细雨,太妩媚太妖娆,有一种飘飘欲仙的感觉。怪不得总有人不辞辛苦移民加拿大,乐不思蜀,理解,这是人的本能。

多伦多正在进行马拉松比赛

他被评为此次马拉松最让人感动的运动员

多伦多市新市政厅与旧市政厅

旧市政厅

新市政厅

同学家

坐了一会儿,他们带我们去卡萨罗马城堡 Casa Loma,这是有一百多年历史的城堡建筑,是加拿大历史上最早、也是建造最为辉煌的私人城堡,现在是一处旅游胜地。古堡内有 98 间装饰华丽的房间,但我们去时,已关门不售票了,自然无法欣赏到极尽奢华、精雕细琢的室内装潢。但仅仅外表,就很震撼,这在山顶上修建的城堡,融罗马式、哥特式、诺曼底式建筑风格为一体,豪华浑厚。有依山而建的花园,在山顶可俯瞰多伦多市区。城堡还有一段关于亨利爵士传奇的一生和他们的爱情故事。百万富翁亨利·柏拉特有感于妻子玛丽出行不便,无法欣赏到欧洲建筑的精髓,便希望请最好的设计师,采用最好的建筑材料,修一栋欧洲古典城堡式样的房子,以此作为送给爱妻的礼物。后来土豪破产,政府把房子收了。再后来,政府把房子当旅游资源,开始收门票了。身处百余年的豪门巨宅之中,令人有种时光交错的感觉。

卡萨罗马城堡Casa Loma

多伦多街景

 

 

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10月15日去多伦多路上,车就开始多了,但我们顺利到达位于市中心—-中国城的速8多伦多市区酒店 Super 8 Downtown Toronto. 酒店前台都是华人,沟通不成障碍了。朋友Helen很快赶来,和我们一起还了租车并预订了17-18日的小型轿车。Helen 请我们吃了加拿大的龙虾。不多久我二十多年未见面的两位大学同学赶来,大家自然感叹一番,岁月如梭,虽异国相见十分欢喜,但我们都老了。晚饭又是龙虾,一大桌菜,感谢同学的热情,我们却吃不下了。

绵绵的秋雨、阴沉的天色让我们对多伦多的观感差了不少。街道两侧虽然处处可见现代化楼宇,古老的建筑以及红的枫、黄的树,但总感觉在铅灰色的背景下失色不少。10月16日一早,夫人的中学同学夫妇开车来接我们,吃完早餐准备去海滨转转,结果很多路被临时管制。在路边拍了几张照片,就去传说中的多伦多大学。

多伦多大学属于加拿大顶尖名校之一。主校园在市中心,开放式校区,没有校门,没有围墙,校园分布在各条街道上。古朴的教学楼、气派的图书馆,与城市街道混合在一起。绿草如茵,古树参天,清新湿润,整个校园是19世纪英式古典建筑的风格,与城中现代化建筑交相辉映。身处闹市,却显得那么的从容,在古朴典雅中显示出生机勃勃的现代大学气派。那天天很阴,还有点小毛毛雨,校园十分安静。校园以一片漂亮的草地为中心,是一座远离城市喧嚣的文化公园。这是一所快200岁的世界顶尖大学。

阴沉的天色下的多伦多

多伦多大学

 

 

 

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【语义计算:领域专家是 AI 的未来】

Feng:
近来一些语言学泰斗提出汉语没有主谓结构的观点,轰动一时,我等做nlp的人怎么办?

Bai:
有无主谓无所谓,有坑就灵。名分的事,NLP不介入也不会损失什么。

Wang:
支持白老师的观点

Bai:
“这本书我只读了第一章。”
反正首先要回答“我、这本书、第一章、读”之间谁跟谁有关系(可以先不问是什么关系)。能答对的理论就比不能答对的理论强。我、这本书、第一章,都跟读有关系。这本书和第一章有关系。怎么起名,其实无所谓。

Dong:
“汉语没有主谓结构”,其实本来应该由nlp学者提出的。其实nlp界早有人对词类、词性标注、树库提出过挑战。然而,人微言轻,更何况语言学界的那种学术民主、平等观念的淡薄,阻碍了学术的发展。

Feng:
振东意见高明。

Feng:
语言学家不关心nlp的研究,但是又想指导nlp的研究。这是很遗憾的?

Liang:
NLP 由数学家研究比较好,也许。思路不一样。语言学家描述,language-as-we-know-it. 老乔的思路其实挺好的,什么样的机制能够生成语言。语言是怎样 emerge 出来的。白老师的“萝卜-坑理论”挺好的,挺简单,动词、形容词、一价二价名词是坑,专有名词都是萝卜。

Me:
语言学家不是不关心 是没法关心。不懂怎么关心?只好无视。各种跨学科的事儿 有很多,但像 nlp 这样的跨学科还是比较特别。特别就特别在 两边大都不懂,互相不认账 互相无视。 就是这样。

Bai:
小心有人躺枪~

Feng:
nlp是在深层次上跨学科,需要进行更新知识的再学习。

Me:
就是。即便做nlp的 互相不懂也不为少数。更不要指望纯粹的语言学家(人称文傻)去懂了,也不要指望精算师(统计学家、数学家,人称理呆)去懂语言学了。隔行如隔山,同行也隔山。没办法,术业有专攻。

Jiang:
太互相不懂了!

Liang:
这很正常。思路不一样。

Jiang:
嗯!亲身工作体验很重要。

Me:
冤家,属于人类学者的 spectrum 中的两极,两种不同的材料制造出来的人。不懂居多是常态;两边都懂属少数。两边懂得又深又透的,可尊为国宝,比大熊猫还稀罕。

Liang:
快灭绝了?

Me:
所处的层面不一样。

肯定有躺枪了。至少显得后继无人 不信问白老师。好在白老师桃李满天下,保不定出息几个出来。但大环境在那儿。大环境不利于跨学科相互了解和融入。

Bai:
我觉得微观上从语言学获得了许多营养,宏观上欠语言学一个理论创新。

Me:
我们这种半瓶水只能羡慕嫉妒了。燕雀仰慕鸿鹄之志。

有意思的是,nlp 回归语言学 是大势所趋。其实 整个 ai 都有回归的趋势。未来的 ai 是领域专家的天下。

Bai:
烈火过后看出来什么是真金

Me:
现在做nlp平台的少数贵族,做 ai 平台的极少数大神,都已经看到了,平台出来是给领域专家施展的,而不是给精算师的。高明的平台创造种种条件,让领域专家有最大的决策和施展的空间。

精算师将来只有两条路,要不升格为贵族,要不降格为机器人。想做领域专家也是一条路 可底子不行 又放不下身段 基本走不通。

Bai:
nlp称不上平台,引擎差不多

Me:
nlp 有平台的一面。当然 可以说 ai 平台涵盖了 nlp 平台,不过毛毛虫机制(formalism)的探索,现有的ai平台貌似不能完全涵盖。

我们所处的时代恰好是领域专家被歧视的时代。主流把领域专家看成资料员,或负担,不是一日两日了,是整整一代,有一代的断层。但大趋势是,领域专家在下一个时代会成为香饽饽,他们是 ai 的主力和实施的关键,质量的保证。对于可能降格为机器人的平台维护人员,领域专家是他们的客户,他们的上帝。一切为领域专家服务。

这不是乌托邦的图景,是有相当明显迹象的趋势。其实在小范围内,这也是一种已经实现过的模式。过去18年在我建立的环境中,基本就是采这种模式。语言学家团队属于领域专家,一直被伺候着。一个很深的体会是,领域专家中有两类,一类是可以培训出来,具有某种 engineering sense,因此可以适应这种 AI 模式。也有领域专家就是不入,虽然领域素养很深厚,但就是与 AI 无缘。

 

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[转载]【白硕 – 穿越乔家大院寻找“毛毛虫”】

【NLP主流的傲慢与偏见】 

【NLP主流的反思:Church – 钟摆摆得太远(1)】

【Church – 钟摆摆得太远(5):现状与结论】 

【李白对话录系列】

中文处理

Parsing

【置顶:立委NLP博文一览】

《朝华午拾》总目录

 

【立委兄:加拿大东部枫叶游(11/11)】

二十八天加拿大自驾游东部篇

10月14日。今天路途比较远,一早我们就出发,可没想到不大的魁北克竟也堵车,这是我们这趟行程中唯一碰到这么严重的堵车情况。沿20号公路,500多公里路程,目的地是加纳诺克(又译卡纳诺基) Gananoque 小城。我们在网上预订了1000群岛帝国旅馆Imperial Inn 1000 Islands,是个香港人开的,还开了一个中歺馆,总算能吃几顿中歺了。加纳诺克 Gananoque小城座落在千岛湖伴上,当天我们在小镇转了一转,去了游客信息中心和镇政厅。镇政厅建于1831年,保存完好至今仍在使用。小镇旅游码头是到千岛湖 1000 islands 又称劳伦斯群岛国家公园观光的游客的首选之地,千岛湖是世界著名的旅游景点。

没想到不大的魁北克竟也堵车

加纳诺克(又译卡纳诺基) Gananoque小城游客服务中心

加纳诺克(又译卡纳诺基) Gananoque小城镇政厅

加纳诺克(又译卡纳诺基) Gananoque小城

第二天即15日一早我们就去码头购了三小时的游览船票。圣劳伦斯水面宁静而宽阔,一望无际,湖水纯净:水是碧蓝碧蓝的,让人感觉不真实似的,这里是有名的避暑胜地。整个千岛湖有1865岛屿(其中1个是人工岛),在美国境内的有621个,加拿大境内1244个。岛上郁郁葱葱,坐落着大大小小豪华精致、古典优雅,风格各异的别墅。湛蓝的湖水中倒映着薄雾彩霞,树丛中隐约露出红瓦粉墙的一角,不是天堂胜似天堂。其中两个岛屿名气最大,一个是心岛 Heart Island,1900年美国纽约白手起家旅馆业大王乔治.博尔特(George Boldt)买下后并投资2500万美元建造了“罗宾兰德古堡”,作为献给爱妻露易斯的礼物。 一个是莎维岗岛 (Zavicon),一桥跨两国,一头挑着加拿大,另一头挑着美国,桥中心是两国分界线。游船在群岛间狭窄的蔚蓝色水道左穿右插,迂回前进。今天天空晴朗,鸟语花香,清风拂面。感受这没有喧嚣,只有宁静,没有污染,只有纯净的自然空气,看殷红屋顶,白房子时隐时现,岛屿绿树掩映,人仿佛行驶在童话的仙境中,此乃真正的人间的天堂。

千岛湖1000 islands

心岛Heart Island罗宾兰德古堡

莎维岗岛,一桥跨两国,一头挑着加拿大,另一头挑着美国,桥中心是两国分界线

中午上岸后,我们自然必须去附近的加拿大曾经的首都金斯顿 Kingston,1841年至1857年,它成为加拿大的第一个首都。金斯顿的城市不大,承载并保存了从古至今加拿大历史的变迁,是一座具有悠久历史的魅力城市。整座城市以河滨为中心而建。各种维多利亚风格的红砖房屋及众多的教堂,沿着河边一字排开,风景如画。金斯顿市政厅(City Hall)、昔日的火车站,游船码头旁边陈列着一个具有悠久历史的蒸汽机火车头“Engine 1095”(当时生产“Engine 1095”的加拿大机车有限公司就在金斯顿)都汇聚在一起。这是座有历史人文气息的小城,有深厚的历史积淀。只可惜我们无缘细细欣赏其美丽的自然风景,只能算匆匆一瞥。逗留的时间太短,因为我们车在那里出事故了。在车开进城不久,我们在停车等红灯时,被左边停车位开出来的碰擦了(待最后一章详谈)。原先计划游玩古城和沿最美景观路 Thousand Islands Parkway 看晚霞和日落算是泡汤了,只得从2号公路返回加纳诺克住处。让我们惊喜的是,刚出城却无意中路过金斯顿重点景观之一亨利堡(Fort Henry),我们在停车场停了车。虽然这座水上要塞的著名建筑群已关门,看不到堡垒内部的军事博物馆内容,亨利堡四周美景仍给我们留下了很深的印象。亨利堡位于从圣劳伦斯河突出的一个较高半岛的前端,建在一片山丘之上,位置绝佳。这其中,城堡被石造的坚固城墙和堑壕围住,不仅可以鸟瞰金斯顿全城,四周草地、枫林与晚霞也令人陶醉,宛如仙境

至此加拿大东部枫叶之旅也就结束了。

金斯顿市政厅

昔日的火车站

亨利堡四周美景

 

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

10月13日我们去心仪已久的古城魁北克城,这是加拿大最古老的城市,有400年的历史,是世界文化遗产。这充满浓郁欧陆色彩的古城,历史遗迹处处可见。有北美唯一的古城墙,有雄伟华贵的古堡大酒店(费尔蒙芳提纳克城堡饭店 Fairmont Le Chateau Frontenca),有尖耸造型的老教堂,有蜿蜒斑驳的石板路,干净秀气,优雅古典,充满了浓郁的欧洲小镇气质。在古城找停车位花费我们不少时间。几处著名景点停车场已客满,七找八找,总算在灵气的古城中心处找到一个停车位。漫步在古色古香的旧城街道里,看着载着游客的马车缓缓驶过,穿行在那一座座四五百年历史的欧式建筑中,让我仿佛穿越了时光,不知身在何处。中饭找了几个中歺馆,可他们都要到下午才开门,最后又只得去吃那该死的汉堡了。

费尔蒙芳提纳克城堡饭店Fairmont Le Chateau Frontenca

古城魁北克城

吃完中饭后我们临时决定去河那边的奥尔良岛 Île d’Orléans,这个决定太英明了,让我们真正体会到加拿大乡村之美。奥尔良岛通过奥尔良岛桥 (Île d’Orléans Bridge) 与大陆相连接,在岛上可以远眺魁北克老城。全岛以农业为中心,据说苹果与草莓是岛上特产。岛上土地肥沃,森林茂密,岛上居民生活非常悠闲、静。一幢幢颜色特别鲜艳的漂亮小洋房和牧草悠闲的田原风光巧妙融洽在大自然里,是绝配,真正的世外桃源。岛上红叶遍布,在红枫中间,点缀着农舍。太阳渐渐落山了,呈现在眼前的是一片灿烂的金黄,在我们过奥尔良岛桥时,晚霞把河面全映红了,景色震撼,只可惜桥上不能停车,这惊世的景色没有拍摄下来,现在想想都好遗憾。

奥尔良岛Île d’Orléans

晚霞把河面全映红了,可惜景色没有拍摄下来

 

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

圣安妮四周景观

不惧寒的外国老夫妇

10月12日中午我们来到魁北克市近郊的谢瓦利埃汽车旅馆 Motel Chevalier,稍作休整,便去布蒙特伦西瀑布(又译成脉脉含情瀑布)Montmorency Falls Park 景区。蒙特伦西瀑布落差有83米,声势不小,瀑布旁沿着山壁建有阶梯,还有许多近距离的观瀑点,水从峭立的悬崖倾泻直落圣罗伦斯河,那是相当的雄伟。这里视野开阔,也是观赏枫叶的绝佳地区,瀑布一侧,一排排枫树红的如血,红的耀眼,当登临悬崖,秋色斑斓壮观,河流泛着金光,雄伟的瀑布、壮观的大桥、蓝蓝的河水、墨绿的松树与红、黄色的枫叶交错后,形成金秋一派美丽的如画如幻的美景!

布蒙特伦西瀑布游客中心

布蒙特伦西瀑布下美景

布蒙特伦西瀑布

布蒙特伦西瀑布公园内枫景

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

在小城停留几个小时后,我们驱车赶往距圣安妮大峡谷大约9公里处小村庄 Sainte-Anne-de-Beaupré,我们在小村庄著名的圣安妮大教堂旁预订了一个汽车旅馆–海岸公寓汽车旅馆 Condo & Motel des Berges.  多伦多到魁北克的40号高速路,两侧都是茂密的枫树,如果时间合适,枫景会很壮观,可惜我们今年来的不是时候,枫叶推迟盛红期了。到旅馆服务处,其大门紧闭,留下一个条子,让我们自已在门口小盒子里拿钥匙进房。国外旅馆手续简便,走时也不查房,交钥匙就可走人。安顿好住处,我们立即去圣安妮大峡谷,这是一处赏枫名地。圣安妮大峡谷的门票CAD13.50一人。刚进圣安妮大峡谷大门,还有些金色的枫叶,但到峡谷后,只能偶尔见到变黄变红的叶子,看不出是魁北克的“枫”景之最。说什么:山谷红黄的枫叶漫山遍野,峡谷由于在谷底、山腰和山顶枫叶变红时光不一,有丰盛层次感,我完全没感觉到。瀑布很一般,枫景很一般,没有了秋色,峡谷完全无法吸引到我们。该死的气候,今年天气热的太长,延缓了枫叶变色时间,今年我们武汉桂花也延缓15至20天才盛开哟,理解理解。

圣安妮大峡谷

从峡谷返回我们来到住处,欣赏住处的圣安妮大教堂及四周美景。圣安妮大教堂是一座宏伟的哥特式建筑,矗立在圣劳伦斯河边的这座纯白色教堂,17世纪1658年建立,历史悠久。350多年里,五次扩重建,可惜在20世纪初毁于一场大火。1926年重建。教堂前面的广场上有一个喷水池,青铜铸造的圣安妮怀抱着幼小的圣母玛丽亚安详地站在那里,雕像和喷泉融为一体。大教堂的内部金碧辉煌,气势震撼,我们进去时,主教正在宣教。

第二天一早。我们起床想照圣劳伦斯河日出和朝霞。这一天早晨天气十分寒冷,在河边我们穿了冬季衣物,仍感寒气逼人。可我们旁边一对老外老夫妇,穿着短裤也在河边拍照,本认为他们从车里出来不会很长时间,没想到他们比我们还久,真佩服他们,老外就是不怕冷,我们惭愧。天气虽冷,也时阴时情,但风景确实不错,我们照得尽兴。

圣安妮大教堂

小村庄Sainte-Anne-de-Beaupré

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

圣母大教堂

唐人街但牌坊正在装修

皇家山公园Mount Royal Park下的蒙市

皇家山公园Mount Royal Park的小松鼠

皇家山公园Mount Royal Park里的骑警

10月11日一早我们离开蒙市,走40号公路向下一个目标圣安妮大峡谷 Canyon Sainte-Anne 进发。途中路过一个城市,看时间还早,就转进去看看,结果大出我们意外,感觉太值得一看了。这就是三河市 Trois-Rivieres,一个十三万人口的小城市,因为圣劳伦斯河同圣莫里斯河交汇处形成三个河口而得名。我们去的那日,天瓦蓝瓦蓝的,秋高气爽,小城古色古香,建筑风格独特,枫叶虽未全红,但已五颜六色,把小城装扮的多姿多彩,这种安宁美丽白小城真是百看不厌。

三河市Trois-Rivieres

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

下午四点半定居在蒙特利尔的表弟来看我们,并带我们去圣约瑟夫大教堂。圣约瑟夫教堂始建于1904年,历经18年建成,是蒙特利尔的标志性建筑之一,十分雄伟的哥特式教堂。教堂依山而建,正前方是一个广场。教堂的创始人安德鲁教士,是个靠打工谋生的孤儿,从小就立志做一名传教士。安德鲁教士传教、看病40年,其经手的钱不下千百万,却一生都住在简陋的房子里,过着简单的生活,其高尚的人格,倍受信徒们的尊敬。教堂不收门票,我去时,天已近黄昏,在教堂高高的平台上可观赏到蒙特利尔风姿,晚霞印照在圣劳伦斯河 ,蒙特利尔的夜景很迷人。晚上在表弟家吃了一顿丰盛的中歺,吃得很饱,吃得解气,汉堡吃多了,馋中歺呀。

第二天我们乘地铁去表弟家,蒙市地铁比较陈旧,但也比较实用。没有检票员,站台也看不到工作人员,更不用说中国特有的玻璃隔断。我们由表弟一家人陪同,逛逛著名的蒙特利尔老城。在这座法语城市中,最能体会其欧洲风情特点的便是蒙特利尔老城。漫步在老城,走在石板路上,看着古老的欧式建筑,这种怀旧的小资情调与生活是我们曾经向往的。

我们先走到位于蒙特利尔圣母街(Rue Notre-Dame E)的蒙特利尔市政厅,这是一栋很漂亮的五层楼房,不过当时正在维修。斜对面就是著名的雅克卡迪耶广场,广场上有一批公务员正在示威演讲,真是身在福中不知福,不知道稳定是压倒一切的。随后依次去了蒙特利尔老城、诺特丹圣母大教堂、老港口、唐人街。蒙特利尔老城很热闹,到处是穿流不息的行人,是蒙城旅游的主要景点。旧城区位于圣劳伦斯河畔,观光马车、石板路、教堂和博物馆,街头巷尾都充满着欧洲风情。怪不得蒙特利尔这座城市被人们称为“北美小巴黎”。这座讲法语的城市充满浪漫情调,好几百年的历史建筑,闲情逸致的风情和古老的街道都让人感受到一种法国风味。从雅克卡迪耶广场走到兵器广场,我们来到蒙特利尔老城的心脏。兵器广场正中心矗立着蒙特利尔市的建立者保罗·舒默迪·麦森诺夫的雕像,兵器广场四周的各个时期不同建筑风格的建筑,最有名的圣母大教堂(Notre-Dame Basilica),蒙特利尔银行(Bank of Montreal),纽约人寿保险大厦(New York Insurance Building),和Aldred大厦。其中圣母大教堂是蒙特利尔最著名的旅游景点之一。

圣母大教堂据说是参照法国巴黎圣母院的样式建造的,所以人们亲切地称呼它为:“小巴黎圣母院”,但没有巴黎圣母院雄伟奢华,更不如罗马教堂了。教堂须收门票,大堂内流光溢彩,金碧辉煌,散发着艺术的气息,似有融化人灵魂的魔力。上帝确实能给人内心安宁,凡是步进圣母院的人都表现出庄重、虔诚、肃静的神情,氛围圣洁而伟大。我似乎有点理解宗教这一西方文化和价值最重要载体的意义了。

游览完圣母院我们就去老港口。老港实际是圣劳伦斯河的一个港口,法裔人来到加拿大时皮毛交易的港口,距今已有350多年的历史。现己繁华不在,近乎废弃。但作为旅游胜地,它有其独特的味道。走了一圈,玩了一圈,累了,倦了,也饿了。我们去附近的唐人街,穿过正在维修的红墙黄瓦的中式牌楼,各种小店铺一家接着一家,都用中外文写就的店招。看的最多是中国人,听到最多的是中国话,倍感亲切。还有一个小小的中山公园,有时空交错的感觉,完全没有身在异国的味道。我们选择当地一家名气比较大的广式中歺厅,一方面是为了解决午歺问题,一方面稍微休整一下。歺厅环境和饭菜味道都不错,我们在那儿坐到快四点才离开。下一站就是大名鼎鼎的皇家山公园Mount Royal Park. 皇家山公园辟建于1876年,是蒙特利尔赏枫景点之首选。只可惜,去的时候今年马路两侧茂密枫树的枫叶本该红透却还没有红,让人有点失望。皇家山上的观景台可以俯瞰整座城市,但自然的山水没见什么特别的地方。在路上遇到一位骑警和一个小松鼠,给我们带来一些惊奇和乐趣。

圣约瑟夫大教堂

蒙市地铁不起眼的地铁口

蒙市地铁

蒙特利尔市政厅和示威者

蒙特利尔老城

蒙特利尔老港口

 

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

蒙特朗布朗国家公园(Mont Tremblant)

10月9日下午我们依依不舍地离开醉美的蒙特朗布朗,往蒙特利尔Montreal驶去。途中应该经过赏枫度假地圣索沃尔Saiat-Sauveur,可导航仪就是搜不到它,转来转去,也找不到这么个地方,只好作罢。大约下午三点抵达蒙特利尔马奎斯汽车旅馆Motel Le Marquis,这个紧靠地铁站和超市的旅馆真的很方便,物廉价美,整洁简朴,是个十分平民化的住宿地,比昨晚住的蒙特朗布朗酒店强了许多。

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

因为天气下雨,我们决定前往下一个目的地魁北克有名的度假区-蒙特朗布朗国家公园(Mont Tremblant),中国人给它起了个美丽名字叫翠湖山庄,是加拿大度假胜地。蒙特朗布朗离渥太华大约两个半小时车程。它离蒙特利尔约1个多小时车程。从渥太华去蒙特朗布朗沿途虽仍下着雨,但枫叶越走越红,沿途景色十分秀美,这里枫叶到了最佳观赏期。

在阴雨中我们不停地下车拍那些无名的湖光山色。这天然无雕饰的自然美,赏心悦目,陶情怡性,我们沉迷在大自然独有魅力中。枫林密布,在黄色、绿色树叶的衬托下,漫山遍野的红叶格外显眼,恰是红霞飞舞。这种自然风光让我真正理会什么是返朴归真的意境了。到达我们住处已天黑,蒙特朗布朗酒店Auberge HI-Mont-Tremblant被网上评价为四星级,我们以为是个汽车旅馆,其实是个青年旅舍。虽然订了个豪华间,但真地不怎么样,没有独立卫生间,是我们这趟旅行中住宿条件最差的一个旅馆。 给我们惊喜是,到达蒙特朗布朗时,太阳突然从云层中冒出来。看着眼前层层变幻的绚丽,相交相融的色彩,美到震颤的山峰,仿佛置身于画中。我们尽情享受这极致的美景,忘记了旅馆给我们带来的不悦。为了犒劳这次摄影成果,我们准备去本地好一点的西歺厅大吃一顿。可一进西歺厅,望着那无法看懂的点菜单,最可恨是没有照片提示,让我们无从下手,只能回旅社吃我们的方便面了。从此我们除了进中歺馆外,西歺只是汉堡这种快歺了,并意外发现A&W连锁店的汉堡最好吃,在后面旅途中就只选这个店了。这是后话。

第二天一早,天气时晴时阴,不算亏待我们。眼前美景是让我们惊叹,什么叫层林尽染,这次亲身体会到了。遍地枫叶,紫红、深红、火红、桔黄、明黄、深绿、浅绿各种颜色交织在一起,蔚为壮观,极具震撼力!这是我们在加东看到的最美的红枫景色,它就在蒙特朗布朗。绿草如茵的草地、飘渺晨雾的湖面、多彩多姿的的红叶、梦幻童话般的建筑、湖中游弋的黑鹅,语言无法描述这“湖光山色”的极致。一路上到处都是风景,那隐秘在红黄林间的小木屋,那温馨欢快的小溪湖泊,那造型美观的风情帆船,那浪漫迷人的度假小镇,这才是观赏枫叶的最佳之地,美得无法形容。零污染空气指数,静谧的氛围,恍若隔世般存在于这个世界。绝对的世外桃园,绝对的伊旬园,绝对的人间仙境。

醉了,醉了。太阳醉了,彩云醉了,我们的心也醉了!

途中那些无名的湖光山色

A&W连锁店

蒙特朗布朗镇

 

 

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二十八天加拿大自驾游东部篇

走马观花式游玩了阿岗昆省立公园后,我们立即去渥太华住宿地。这时天开始下起雨来,穿过渥太华市中心到达加蒂诺Gatineau亚当汽车旅馆 Motel Adam,去一个中歺馆好好补偿一下,弥补这几天吃汉堡的痛苦。早上起来,一切都还在烟雨中。在住宿地结完账后,我们驾车去渥太华市中心,这时雨越下越大,看来我们只能雨中一睹它的容貌了。渥太华Ottawa是加拿大的首都,但城市并不大,也没有什么繁华热闹的商业街和现代摩登的大厦,只有遍处绿地、宽广街道、众多的博物馆,是一座风光优美的花园城市。我们直接去了渥太华标志景点国会山 the Parliament Hill 的国会大厦 Parliament Building。国会大厦是典型的英式宏伟建筑,它建在山顶,风景优美,是渥太华乃至整个加拿大的象征,是加拿大政府及参议院的所在地。国会大厦初建于1859年,到了1916年,忽然一场大火吞噬了差不多整个建筑。新造的国会大楼尽量保持了原有的风格。广场中心还有为纪念加拿大建国百年而建的长明火台火,台之火点燃于1967年的除夕夜,并会长久地燃烧下去。网上说渥太华的国会山在每天上午10点-11点会有士兵换岗表演,但我们在十点前就到国会山也没看到士兵换岗,可能是下雨的缘因吧。去国会山时,我们找停车位花了一点时间。冒雨到国会大厦前,雨时停时落。参观大厦需要凭护照等证件到广场对面领取门票,考虑天气和时间关系,我们没去领这免费的门票,只在国会山四周转了转。国会山四周枫叶只红了不到三分之一,天又那么阴,朦胧中山麓把它的极美遮掩,让人留下些许遗憾。

国会山the Parliament Hill的国会大厦Parliament Building

 

 

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拍完小镇美景后,夫人提出想转回到格雷文赫斯特镇(Gravenhurst)看看,毕意这是小时候祟拜的英雄诺尔曼·白求恩家乡。而且她早就听别人说,这个小镇风景优美,尤其秋天更是十分靓丽,所以一直很向住,既然路过当然一定要了结这一心愿。

格雷文赫斯特地处安大略省著名的马斯科卡(Muskoka)风景区,马斯科卡湖又称蜜月湖,是加拿大著名的别墅区之一,也是秋季观赏枫叶的绝佳地区。下午四点左右我们到了格雷文赫斯特镇,可惜白求恩故居和纪念馆都关了门,只能在外围瞻仰瞻仰。

白求恩故居在一个院子里,是一座淡黄色的维多利亚式建筑,很典雅很有特色,据说国人是这里最常见的客人,毕竟白求恩的光辉形象在中国中老年人群中是无法磨灭的,缅怀这位在世界反法西斯战争中作出贡献的国际主义战士是他们青春记忆的一部分。在故居旁建有一个不大的纪念馆,馆中展示白求恩的一生经历的实物和照片。白求恩家乡这个小镇给人十分宁静、清新、古老的感觉,小镇掩映在枫叶林中,只是枫叶大多未红,不然会更美,这是最大憾事。该死的天气,今年太不给力,该红的时候它却在拖延。我们把车开到小镇一个观景点,从那里可俯瞰马斯科卡湖这个安省最大的湖泊,可以看到湖岸码头上有古色古香的邮船,据说每逢赏枫季节乘船在湖中畅游,是人生一大享受。我们没有时间乘船,只能远远观望无法去享受了。

离开格雷文赫斯特镇我们又返回亨茨维尔小镇,在亨茨维尔小镇四周转转,在往阿岗昆省立公园方向几公里处发现一条小溪,有不少老外在拍风光照,我们也凑上去拍摄,虽然景色不是特别震撼,但环境那真是十分幽静。生活在这样环境下,人的心灵会得到安慰,人的心情会得到放松,人的灵魂会得到洗涤。再往里走我们发现一大片枫叶正红处,漫山遍野的火红枫叶让你真切感受加拿大的秋色,开始感受到加东的色彩之美了。

格雷文赫斯特镇

一条小溪有不少老外在照风光照

在亨茨维尔住了两晚,10月7月我们起个早。今天主题是阿岗昆(阿尔冈金)省立公园Algonquin Provincial Park阿岗昆省立公园位于加拿大安大略省东南部,建于1893年,是加拿大首个省立公园,是安省重要的野生生态保护区。面积7,653平方公里,比上海城郊加在一起还大。野生动物自然少不了,湖泊溪流少不了,划艇垂钓也少不了,号称是地球上十处人间天堂之一。安大略全省大约有二万五千个湖泊以及全长超过十万公里的河流,是真正的水上之省。而阿岗昆(阿尔冈金)省立公园园内就有超过2500个大大小小的湖泊,拥有全长超过1650公里的独木舟航道及大片浓郁幽深的森林,是露营和远足爱好者的天堂。加拿大地大物慱那真不是吹的。尤其值得一提的是,每当秋季来临,这里就成了枫叶的海洋,漫山遍野的各色枫叶让游人感到仿佛置身童话世界一般。只可惜今年最佳赏枫期大大推迟,很多地方枫树刚刚透红,景致大打折扣。

我们行驶在60号公路上,该公路横穿公园,只不过是横穿公园东南角,公园很少的一部分,但却是欣赏枫景的最佳走廊。沿途可以发现众多有标牌的自然小径 trails 和湖泊。我们从公园西门入,东门出,全长约54公里。据说开车能到的地方景色都一般,反倒是步行深入的景色最为出众。我们在西门购了停车票,说是西门,只是停车场和办公室的小房子,用中国标准来衡量,绝对简陋!每辆车每天$16,游客服务中心有简易地图,说明以英文为主,也有小段的中文、日文和韩文。没有人来找你买票,一切都靠自觉,据说有专职停车管理人员检查非法停车,一旦查到,马上开罚单。但我们在景区开了一天的车没见到有专职停车管理人员来查看是否买过票。进入景区后我们曾两次下车,在曲曲弯弯的起伏不平的崎岖小路上步行,公园各条Trails的全程游览时间最快45分钟,最久需要6小时。而我们没看懂英文说明,选择的这两条自然小径Trail太长,山路险阻,翻过这道道陡坡仍看不到居高临下的山崖处。最后我们胆怯了,半途而废没能深入景区瞭望台。这两条小径枫叶大都没红,小径两边都是原汁原味的森林,小径在原始森林里,完全是靠人脚踏出来的。完全没有人工刻意修造的痕迹!只有刚开始那一小段被金色的枫叶围绕着,让我们看到一丝秋色。据说公园清晨湖面上会升腾起白色雾气,与红黄绿三色交织后,仙境一般,只是我们没看到。

阿岗昆(阿尔冈金)省立公园Algonquin Provincial Park

 

 

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【无神论的独白:因为有个家】

这群叫生活的乐趣,蛮乐观主义的。其实,乐趣不过是悲观主义生活本质里的昙花一现。人这一辈子,回头想想挺没劲的。我们为什么不管多少磨难 都坚持下来了呢 ?别人我不知道,我自己觉得,我们能够在本无意义、纯属偶然、未征得我们本人同意的人生,历尽艰辛,一步一步坚持走向末路,并非因为我们本人的生活乐趣真地大于生活的苦痛,而是因为有个家,包括自己建立的小家与父母的大家。

其实有个家,也是痛苦的一个来源。免不了挂念,为家人提心吊胆。哪怕一切顺遂,在这个无常的世界,我们总是战战兢兢。可是如果没有家,个人的生活意义就无限趋近于零。我很难想象这个世界如果没有家人,还有什么可留恋和在乎的。片刻的欢乐情绪无论如何抵偿不了人生本质上的孤独和磨难。

拥抱神的世界的人是有福的,至少我们可以看到他们发自内心的平安喜乐。他们也是人,也不是永远都喜乐,但是至少人家在痛苦的时候,有一个求告倾诉的终极对象,有一个减压的路径。这是我辈可怜人所缺乏的,不承认不行。

有没有神不是问题,信不信神才是造化。个人觉得,不能信的,精神世界无可救药,乃至万劫不复,如我。既然不信,又何苦来到这个世界呢?不信永生来到这个有限的世界,本身就是一个人生悖论:这是终极意义的悲剧。

一辈子活得踏实充实的时光也有不是没体验过。譬如 当红小兵、少先队的那些时光。信仰破灭是一件可怕的成熟过程。抱团取暖是基本人性或社会本能 甭管抱个啥团。可是不得其门而入的呢?迷途羔羊还是自作聪明?无解。

为人父,自然是生活意义的源泉,但最怕孩子小时候对于人生意义的提问。不可知很难成为借口,但可知的答案何在?结果是糊里糊涂地搪塞,糊里糊涂地长大。我们老了,孩子大了,却依然糊涂。终极问题的困扰像毒蛇缠着我们一生,只有机械的忙碌才使暂时淡忘,一遇风吹草动,毒蛇又复冒头。

关于终极问题,没家的(the homeless)可以天问,有家的就看家好了。话说都没家了,问不问又有何益?Who cares 你怎么想怎么做,想通还是想不通,开心还是悲伤?很多时候我开车出远门,家人千叮咛万嘱咐安全第一,自己也嘱咐自己一定要分外小心驾驶。不是我惜命,而是为家人(family)惜。家人呢,其实也是类似想法和行事。单单看自己的生存或生活意义,怎么看都不大看得出来。大都是家人为了彼此而活着。Family 使得我们“坚强”。

终极问题之所以是终极的,那是因为它已经超越了我们。这就好比一群蚂蚁,在自己的世界里产生了思想,其中的哲学家突然异想天开,决定要想“人事儿”,给它100个脑袋,蚁哲能想明白吗?同理,人生意义是造物主的问题,不是人的问题。何苦“人命神心”,做人的命,却要操上帝的心呢?岂不是整不明白,自寻烦恼?

但家是实在的,可拥抱可感受的。这不需要宗教,更不需要哲学。

【立委兄:加拿大东部枫叶游(1/11)】

二十八天加拿大自驾游东部篇

在温哥华休整一天后,10月5日我们乘加拿大航空公司AC108航班,早晨七点起飞,从温哥华到多伦多,开始我们计划的第二步,自驾枫叶观赏游。朋友Max一早把我们送到机场,和我们握手告别,希望我们旅途顺利,他在温哥华迎接我们胜利凯旋。

由于时差的原因,我们下午两点四十分才抵达多伦多皮尔森国际机场 Toronto Pearson International Airport。我们的朋友Helen来机场迎接我们,并协助我们办理租车手续。辛亏有她帮忙,,租车才比较顺利。Enterprise租车公司就在机场楼下,我们把在国内网上预订的订单递上后,工作人员很热情,忙着办手续,叽哩咕噜说了一大堆话,我一句也没听懂。估计是核对情况和讲解注意事项和保险之事,有Helen帮我们应付。我们预订是丰田rav4车型,不过车库没有该车型了,商家提供两种车型供给我们选择,其中一辆欧州产的SUV,跑五千公里,还是新车;另一辆日产楼兰跑了三万公里,肯定过了磨合期了,我们在国内就是用的日产车,比较熟悉,就选它了。

拿了车后,大约下午四点我们与朋友告别,对于不懂英语的我们,开始真正独立自驾长途出国之旅了。

东部游线路图

先给我一个下马威,在机场里我们来回绕了两圈都没走出来,这是还不太适应新购的导航仪的结果。经过摸索,我们终于走到400号高速上,今天目的地是阿岗昆 Algonquin公园旁的亨茨维尔 Huntsville 镇,有二百多公里路哟。

我们选用的日产楼兰

一路前行,没什么特别惊人的风景,今年天气一直很热,枫叶最佳观赏期推迟了,平时是十月初,今年阿岗昆现在大约却只红了50%左右,沿途不少大枫树都还没红。路过格雷文赫斯特镇 Gravenhurst,白求恩的家乡时,因为时间关系,就没下来而直奔此行的第一站:汽车旅馆6亨茨维尔 Motel 6 Huntsville 去了。

6亨茨维尔这家汽车旅馆,是一家连锁店,整体环境不错,旁边就是麦得龙超市,干净、方便、安静。亨茨维尔小镇是世界闻名的阿冈昆省立公园主要门户,小镇配套设施齐全,规模也不小,是我们此次旅行见到的最大小镇,有近二万居民。小镇虽然没有熙熙攘攘人潮车流,但如诗如画般的美丽风景吸引着全世界的游客纷至踏来。在加拿大散落着许多这样的小镇,湖光掠影,宁静雅致。亨茨维尔小镇因传奇的加拿大油画艺术家汤姆汤普森而闻名于世,小镇就是一幅油画,红叶、黄叶,绿叶那五彩斑斓的色彩,山川、河流、村落那动静融洽的景观,乃是一幅幅醉人的金秋画卷。

休整一夜第二天一早,虽然天气阴沉,我们赶往小镇观景点 Lion lookout,可气的是我们导航仪搜不出这个地方,幸亏有手机相助,在谷歌地图上找到这个位置。在这里你可以俯瞰整个亨茨维尔镇的美丽景色,小镇没有鳞次栉比的摩天大楼,但各有特色的小别墅在晨雾中若隐若现,点缀着浓烈色彩的树叶,好似一幅绝美的油画。看着眼前的美景,呼吸这里极净的空气,世上一切烦恼都会随之云消雾散。因天气不好,远景不好拍摄,我们于是就在这如诗如画小镇穿梭,希望拍到一批构图精美的照片。中午在麦当劳吃了汉堡后,回旅馆休息。大约两点多天气又好了起来,在夫人的要求下我们又去了观景点 Lion lookout,补拍多云天气下的小镇的风光,虽阳光不算柔和,但比早上好多了。

亨茨维尔Huntsville镇

 

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二十八天加拿大自驾游西部篇

加拿大幽鹤国家公园的天然桥 Natural Bridge 位于去翡翠湖的路上,到翡翠湖就必经这个景点。我们是从翡翠湖返回时在那停留观赏的。天然桥就是一块大石头,常年被湍急的水流冲刷腐蚀形成了一个洞口,看上去像个石桥。就景点本身来说,也没什么特别的。石桥是一座由岩石自然形成的桥,奔腾的水流从上部相连下部已成通道的石头下流过,这是从奥格登雪山上冲下来的千年冰河水–踢马河的水流常年冲刷石灰石的结果。柔弱的水与坚硬的石,千百年的交响曲,碰撞出如此奇景,称得上是大自然的鬼斧神工。石桥很特别,它的瀑布从一个岩洞流向另一个岩洞,像九曲桥似的,在桥洞出口,踢马河河水喷泻而出,气势恢弘,极具动感。而桥上游的水很柔很蓝,翠玉般的流水纯净无比,不信?请看照片!加上远处的雪山、河床和河滩上由于水流冲刷形成的形状各异的岩石、周围葱郁的丛林,这一切共同构成的景色才是天然桥的美之所在。

天然桥Natural Bridge

玩完天然桥后,我们直奔今天的住宿地黄金镇(Golden 音译:戈尔登)。到黄金镇我们就算离开落基山脉。虽一路秋色渐浓,但落基山脉地势高,很少看到枫树,可能不适宜枫树的生长,但有很多金黄叶的树。从约霍国家公园过来的山路,一路下坡,颇有几分险意,一路上金黄的色彩也是很迷人的。黄金镇被金黄色所笼罩,不愧是“金色”小镇。快到小镇时,在高速公路上就被眼前美景所吸引,也不去住宿地,直接下高速去寻找高处,想好好拍一下这小镇风采。在一铁路旁,我们停下车,爬上附近山坡,可惜树木太多,合适的拍摄点总也找不到,有点小遗憾。

黄金镇(Golden音译:戈尔登)

黄金镇我们住在塞尔柯克汽车旅馆 Selkirk Inn,整洁、简朴、方便是它的特色,这是我们西部山水游最后一站,明天我们就要回温哥华了。明天路途比较远,我们就没去逛黄金镇,选择休息,养精蓄锐。明天除了看了一些路边的景色和景点外,基本上都要用来赶路了。1号公路和5号公路在希望镇 Hope 和甘露市 Kamloops(又译坎卢普斯)两处交汇,去时我们从希望镇转5号公路,回时我们不走回头路,过甘露市后仍走1号公路到希望镇直至温哥华。

到中午我们路过一个不知名的湖泊,有点特色,就停下吃点简易午歺,观看一下周围景色,也算休整。走这条路最有名的地方叫地狱之门 Hell’s Gate!菲沙河流通道里最狭窄的一部分,两岸只有35米宽,涛涌的河流被两边的山壁压迫在一起,产生强大的浪涛,每分钟有2亿加仑的河水冲过。在这里可以听到雷鸣般的河流声和看到脚底下的汹涌水流,感觉像自身在地狱的大门前一般。这里是5个品种的三文鱼的洄游路径,也是看鲑鱼回游的地方。由于地狱之门的河流非常汹涌,所以三文鱼通过的时候需要花费很大的力气和时间。10月正是加拿大有名的鲑鱼回游的季节,据说场景很壮观,是著名的生态景观之一(当然不如最适合看鲑鱼回游 Roderick Haig-Brown Provincial Park ,那里地平水静是鲑鱼产卵的地方)。鲑鱼回流的过程非常艰辛,从大海回到河流的距离达数千里。而一旦回到淡水里就会停止所有进食,不停的逆流而上,使用身体里剩下的所有力气设法回到记忆中的故乡。为了下一代有一个安全的、适宜生长的环境,它们不仅要漂洋过海,飞瀑越堰,排除千难万险溯河而上,而且还要躲避其它动物如鲨、熊和雕的袭击。但它们仍然锲而不舍,义无反顾,九死而未悔。历尽千辛万苦到达目的地,完成交配产卵的使命后,鲑鱼已经精疲力尽,遍体鳞伤。它们在悲壮的洄游中谱就了生命的绝唱。而在它们身旁,随着第二年春天的到来,新的生命即将诞生。小鲑鱼长大后,会顺河流而下,奔向远方,奔向辽阔浩瀚的大海,去体验新的生活。等到产卵期,再遵循本能的召唤,千里万里洄游回来。如此世世代代,绵延下去;循环不已,生生不息。生命真是一个奇迹。不过很遗憾,我们到地狱之门已近旁晚,大门紧密,每四年才有一次高峰期,今年又是小年,我们没有看到那壮观的场面。

地狱之门Hell’s Gate

回温哥华的路上

路途中休息处景色

到达温哥华朋友Max乡村别墅家里已经很晚了,感谢朋友Max的细致周到安排,让我们加拿大西部山水游充满惊喜,紧凑而舒坦,安全快乐地完成了这趟风光之旅。也使我们对加拿大交通规律,住宿程序,加油习惯和饮食安排都有比较透彻的了解,为我们下一步单独的加拿大东部枫叶自驾游打下艰实基础。

 

 

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二十八天加拿大自驾游西部篇

 

离开瀑布,继续赶路。突然被路边一个美丽小村庄所吸引,这个村庄名叫菲尔德Field,是优鹤国家公园游客服务中心所在地。菲尔德Field景色真的很美,白雪覆盖的山顶,黄叶红叶缠绕的山腰,各色精致的别墅小木屋,晶莹剔透的河水,碧蓝如玉的湖泊和澄净透彻的天空。这就是菲尔德给我的印象和冲击。菲尔德(Field)的居民区与加拿大1号公路隔踢马河相望,中间由一座桥梁连接,村落面积不大,只有2-3条小街,但却十分整洁,真想在这个小村里住在几天,好好享受这人间天堂式的环境。

菲尔德Field村庄

下一站是翡翠湖 (Emerald Lake),又叫绿宝石湖。翡翠湖是约霍国家公园中最大的湖泊,湖底是亿万年来堆积的冰川遗碛,因此湖水在阳光的照耀下会呈现出深浅不同的碧绿色,被誉为“落基山的翡翠”。其实看了好几天的湖,我们对湖泊确实有点审美疲劳了,但走进翡翠湖后,仍感到它非同一般的美。如绿玉般的湖水,宁静隽秀,远远望去就像是镶嵌在落基山脉中的一颗宝石,太漂亮了。高耸入云的山峰、古老的冰川、未经开采的原始绿色丛林、山谷中的碧绿湖泊,只是因为天气又转差了,找不到好的角度,我们没照出这种超尘脱俗的美。

翡翠湖Emerald Lake

 

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在去优鹤国家公园路上,我们先去离路易斯湖14公里梦莲湖 Moraine Lake,这是我们在班夫国家公园看到最后一个湖泊。去梦莲湖须走一段上山的岔路,当时路上不是雨就是大雾,我们对拍美照己不抱希望,到那去纯粹是到此一游了。梦莲湖是一个冰川湖,坐落在著名的十峰谷中,湖泊面积不大,仅有0.5平方公里,它被世界公认为是最有拍照身价的湖泊。因沉积的岩粉矿物质,湖水呈现出美丽的蓝绿色,晶莹剔透,在锯齿状的山谷的拥环下,就像一块宝玉。加拿大老版20元的纸币上就印着这个美丽小湖。到湖边雾小多了,但车多人多,找不到停车位,如果不是突然有一辆车开出,在我们车前让出一个停车位,我们可能就与这美景失之交臂了。虽稍微有一些寒意,天还阴阴的,刚看到时也没特惊喜,第一眼就挺失望的,一是人多,二是没有啥惊艳的感觉。

但我们沿着旁边的岩石堆小径 Rockpile Trail 登顶,整个湖面映入眼帘,感觉完全不一样,太让我们惊喜了。湖水的颜色却是神奇般地变蓝了。更何况这时太阳突然从厚厚的云层冲出来了,因为湖底有很多含有矿物质的石头,加上阳光的折射,变幻多姿,晶莹剔透,湖面像块晶莹剔透的蓝宝石。十峰环绕的梦莲湖与碧空、白雪形成强烈对比,远山云雾缭绕,神秘梦幻,冰山倒影在一片蔚蓝中,这是一个你不去绝对会后悔的的绝美风景。

岩石堆小径Rockpile Trail下梦莲湖Moraine Lake

离开梦莲湖后,我们走1号公路前往优鹤国家公园塔喀可桂 Takakkaw 瀑布,幽鹤公园的第一个景点不是塔喀可桂 Takakkaw 瀑布,而是加拿大太平洋铁路。8字型盘山螺旋隧道是加拿大太平洋铁路浩大工程施工中最为险要的路段之一。太平洋铁路观景平台Lower Spiral Tunnel Scenic Viewpoint 就在高速公路边上,据说如果有长编组的列车通过,在上下错落的隧道中与腰带般的铁轨上蜿蜒而行,很让人震撼。不过我们没有看到,说实话看不到什么景观,只能看见松林中的隧洞口而已。离开观景台,我们直奔塔喀可桂瀑布,瀑布本身宽幅一般,但是落差很大,位列全加拿大第二,垂真高度达384米,是著名的高山飞瀑景观。到那里去要开很长一段盘山路,狭窄曲折,弯道很多,是我们这次加拿大自驾游所有行程中最险的一段路。据说塔卡可瀑布夏季水量很大,气势磅礴,非常壮观。但我们去时水量一般,虽也有震耳欲聋的轰鸣,但弥漫在山腰间的水雾并不大,美感一般。塔喀卡库瀑布的源头竟然是一条由上个冰川时代遗留下来的冰河,从对面高山上看会有意外惊喜,可惜我们没时间去爬对面山上。

加拿大太平洋铁路一段,不是最惊俭那部分

加拿大太平洋铁路,8字型盘山螺旋隧道模型

去塔喀可桂Takakkaw瀑布的路上

塔喀可桂Takakkaw瀑布

 

 

 

 

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2日一早,当我起床打开窗户,不由得惊叫:太美呢,太美呢!蓝蓝天空下,白白的雪山,一条云雾缠绕在山间,朝霞印照在山顶,多彩多姿,金光闪烁,不是仙境胜似仙境。原来昨晚是山下下雨,山上下雪,清晨突然转晴,就展现出这神奇的景色来。我们呼着极清新的空气,冒着寒凤,拿着相机,在住宿门外不停地拍摄,太让人心动了。

落基山旅馆四周的好照片

随着我们赶紧打包上路,去朱砂湖拍日出下梦幻般的湖景,我们两天前就对那个地方充满期待。果然上天眷顾我们,给我们很多惊喜,枯黄的草,绚丽的霞,碧蓝的水,山顶的雪,多层的云,洁净的天,这些要素全都具备,实在是可遇不可求。诸要素构成了一幅难得的美丽画卷,让人爱不释手。不停的拍,不停的拍,说来你可能不信,当我们拍完照后,天气又大变,一股厚云从西向东飘来,不一会儿大雨倾盆。虽然我们无法再去我们发现的另一摄像点即1号公路与1A号公路交汇处去取景拍照,但我们心愿已足,便开车直奔优鹤 Yoho National Park 国家公园。

阴雨下的朱砂湖

日出下的朱砂湖

 

 

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我们今晚住处不在班芙镇,而在离班芙20公里外的坎莫尔Canmore小镇的落基山旅馆,我们在这住两晚。这是我们这几天住得最好的旅馆,楼上楼下,日式联排别墅式的,二室二厅二厕一厨,十分干净和方便。

坎莫尔Canmore小镇的落基山旅馆

10月1日国庆节,天仍下着雨,我们在班芙镇转了一转,天空雾蒙蒙的,自然去硫磺山顶也无意义了,就再去路易斯湖了。环绕湖畔有许多条健行路径,加拿大国家公园大多建有许多许多步行道,人家对体育与锻练都很执着。另外湖边还有一条登山路径,可一直到达山顶。在山顶可俯览翡翠般的露易斯湖,由于天气不佳,我们只在湖边走了一下,没有上山去拍路易斯湖全景了。露易斯湖三面环山,层峦叠嶂的露易斯湖,仍然翠绿静谧,在宏伟山峰及壮观的冰川的衬映下秀丽迷人。我相信如果不是天气太差,这里一定是现实中的世外桃源,毕竟它久富盛名。下午就回到住处,自己做晚歺去了。傍晚雨仍在下,我们心情自然糟透了,明天就要离开班芙了,没拍几张班芙四周的好照片,该死的天气不给力呀。

班芙镇Banff


班芙镇Banff四周自然风光

 

 

 

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二十八天加拿大自驾游西部篇

沿1号公路继续往班芙赶,突然发现在1号公路与1A号公路交汇处,风景很是独特,山、水、林、铁路浑然一体,特适合摄影。天气已开始下雨,我们下车观察一下,决定明早一定要来这里,这里太有特色了。

1号公路与1A号公路交汇处

快到班芙,雨忽停忽下,没完没了。突然一处景观让我们眼前一亮,惊呼起来。美,实在是美。这就是朱砂湖Vermilion Lakes。朱砂湖位于班夫镇入口的高速公路旁,这里十月初湖畔风景线真是美的无语。虽然天气不好,仍让我们心旷神怡,十分振憾。我们赶紧下车猛拍了一番,不能辜负此处如朱砂一般色彩斑斓的动人景色。我们不用说,自然明早还会来,祈祷明天天气会好起来。

到班芙镇 Banff 了,天又下雨了。班芙镇比贾斯帕镇大很多,没有贾斯帕镇淳朴,是加拿大著名旅游城市,被誉为落基山脉的灵魂,加拿大国皇冠上的明珠。班芙镇群山环绕,冬天可以滑雪,夏季可远足。如果登小镇旁硫磺山,可以居高翘望落基山脉磅礴的气势,俯瞰班芙全镇景貌和弓河蜿蜒曲折的美景。硫磺山海拔2285米,有双向缆车到山顶,但因天气与时间原因,我们没有去硫磺山顶,错失俯瞰班芙全景的机会。到班芙镇我们首先到火车站,打听火车时刻表,目的就是希望明天去我们探寻的那个景点时,正好有火车经过,照出一批有特色的照片。天气说好就好,在火车站时天气转晴,太阳出来了,紧赶慢赶照了几张百年老火车站照片,这鬼天气说变就变,不一会又阴转雨了。

班芙镇百年老火车站

 

 

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【立委兄:二十八天加拿大自驾游 结语】

【立委按】这篇结语显然是老哥有感而发的由衷之言,也看得出震撼般观感以后的对比和思索。不过,说实话,对于我们在北美讨生活多年的海华,部分观感显得有些表面和肤浅,语气也欠平和沉稳。这其实是很自然的。毕竟是生活在两个世界很多年,观察社会和世界的角度不可能一致。我想是,我可能久入芝兰之室,不闻其香;他也可能乍来枫叶之国,不见其弊。但总体而言,我们有一些关键性的共同观点值得强调:加拿大的确是一个美丽到让人窒息、胸怀宽广、社会和谐的伟大国家。它是我的第二故乡,是我魂萦梦牵的所在。如果一定要在人间寻找天堂,加拿大很有可能高票当选,虽然加拿大的经济并不最强,机会也远没有美国多。

这次去加拿大自驾游,由西向东行程近一万多公里,耗时一余月,穿过加拿大城镇几十个,说到底还是走马观花,蜻蜓点水。当然不可能准确地、完整地、立体地、全面地了解加拿大民情,而且自己缺乏多层次、辩证法、科学观和历史思维的模式,又受自己接触范围和观察水平所限,所以结语与感想这节所述内容不可能是绝对真理。我不能保证我的结语与感想是正确的,正能量的和主旋律的,但我能保证我绝不会弄虚作假,也不会无中生有,它是我有限的信息和知识的结累,是我独立判断与分析的结果,属于阶般性的个人认知和结论。我的所有结语都有依据,我的所有感想都是发自内心的。

加拿大是个伟大的国家,面积很大,人口不多,经济发达,法制建全。空气、阳光与水,一个字:净,是TM的真净。原生态、无污染、原汁原味,当然也包括食品。
税收高,退休晚,福利好,大家特别遵纪守法,人人都愿做志工社工,社会公德意识强烈,宗教、科学、民主、法制和自由是整个社会共奉的核心价值。全社会尊老爱幼,各种族各宗教相互宽容,整个国家有如社会主义理想的再现,实在想不出这是一个没落腐朽的资本主义国家。这是结语。

有关感想,大家别急,请我一一道来。

到加拿大首先感觉环境好,没有那该死的P2.5的烦恼,第二天,我在中国常年发病的鼻炎症状消失了,这可是我在武汉大小医院检查诊治多年不见好转的顽疾。医生一会儿说是过敏性鼻炎,一会儿说是慢性鼻炎,药也没少吃,就是不见好。再就是我久治不愈的胃肠道紊乱消失了,大便通畅了,小便不黄了,在中国,我常年大便不正常,经常腹泻,西药中药都吃过,大小便颜色仍不正常。到了加拿大,不用治疗,全好了。这是加拿大这个国家给我赠送的第一个惊奇。

第二个惊奇是,加拿大的所有居所没有天朝常见的防盗门和铁丝窗,没有小区围墙,每家都靠马路,出入自由,实在不可思议。后来发现,连学校、政府、企业都没有围墙,这说明什么呢?不要小看这个没有围墙的小宅院,说明社会治安好呀,它会给你一份踏实,让你从内心爽快。大家不要认为那一定和中国一样,到处安装监控摄头?不是!是有安装,但真的很少,甚至公路交通监控摄头都安装不多,这让我这个受了几十年正统教育的人惊呆了。贪婪的资本主义制度,腐朽的资产阶级思想,贫困的劳动人民和吸血如鬼的资本家,这样的国度怎么能有比天朝还要好的社会治安呢?没有严酷律令,还能维持社会和谐与稳定,是值得中国学者和当政人物好好思考的。我住在朋友兼向导在郊区的小别墅,一个普通木门,一把小锁,朋友一个月不来一次,但从来没有被盗窃过。我们把从中国带来的大包小包放在屋里,然后去东部玩了一圈,也没不放心,更不担心有人入室行窃,这种心态在国内我从来没有过。因为我们居住的小区,有围墙,有保安,有摄像头,但每年都发生盗窃,去年就我所知有五家被盗,有一家损失惨重,百万财产消失了。

第三个惊奇是,没有网络控制,无须翻墙,可随意看阅祖国任一网站。今天社会是网络社会,出国在外人,网络更显重要。我们可以用微信向国内亲友报平安,发照片,也可以上网了解国内外政治经济状况。制度不自信的加拿大,不害怕它的工人阶级通过网络,向往那令人神往的美好制度,造成人才流失?理论不自信的加拿大,不害怕它的人民通过网络,掌握精神原子弹,造成社会动乱?道路不自信的加拿大,不害怕它的公民通过网络,结聚社会正能量,让人民当家作主?文化不自信的加拿大,不害怕它的组织通过网络,被先进文化俘虏,走向社会的异化?不理解!不明白!加拿大这个充满着多元文化色彩的国度,能如此和谐,实属难得。

第四个惊奇是,在加拿大自驾这么久,走过不同道路,各地的公路车水马龙,但井然有序,也没有人横穿马路,没在路上看到一起交通事故。一个月来唯一一起交通事故还是发生在自己身上,这后面再详谈。而我在中国,只要出去游玩,总能碰到交通事故。要知道加拿大很多高速公路硬件条件不如中国,比如我们走的是5号公路,虽然也叫高速公路,但并不完全封闭。也无中间隔栏,沿途基本没有固定摄像头和测速仪,很多地方只是双向二股道,弯道也多,有很多非立交岔口可以进车,远不如在中国很多省级非高速公路,加拿大高速公里没有规范的服务休息站,有时候一百公里都看不见一个服务区。我们开车的那条高速不少路段,公路车流量也不少,但不论大货车,小轿车速度都很快,包括常见的房车基本都在110或120公里/小时,山区的路能跑这么快,还看不到交通事故,不能不佩服加拿大的交通制度!加拿大人的交通意识很强,那怕再挤,靠里的两人乘坐的专用道再空,也没有人去转道插队。该停的地方一定停下,唯一普遍违规的就是超速。本来加拿大道路限速起点就高,在中国限速六十至九十的,在加拿大一般限速九十以上,而且道路硬件远不如中国限速六十的道路,但加拿人驾车仍在110至120之间,尤其是大货车,开得挺猛。我问过我朋友,他说加拿大警察默许超速,但过了120后,如果抓到,后果也很严重。加拿大很多地方高速没有限速监控摄像,主要靠巡路警察执法,我们开了一天车去珞基山,也没看见一辆巡路警察车,也未看到一起事故,是个奇迹!据说加拿大这种所谓高速公路事故率很低,这让我很困惑了一番。而我们天朝山区高速,比如湖北恩施段,硬件环境比它不知好多少倍,可却限速80或60,还老出事故,真是让人想不通。

第五个惊奇是,加拿大人民真善良,加拿大衙门真亲民。我在加拿大曾经的首都金斯顿Kingston出了一起小事故,在我停车等红灯时,从侧面轻微碰擦了我们车。车主是个年轻妈妈,带着小孩,由于语言不通,沟通十分困难。后来只能求助于多伦多的朋友,作为翻译,双方才明白各自意思。事故发生后,这位女士很友善,不推卸责任,她把车主证,驾驶证和保险凭单让我们拍照,本来这事按当地处理方式就此了结,但这位女士很热心,不放心提出要看看我们租车合同。看后,她告诉我们,合同明确规定在外行驶中,事故不论大小都须报警,並带回当地交警部门责任书,才能理赔。这位女士不顾两个小孩吵闹,立既打了报警电话。警察在电话里说,人手不够,这种小事故不能来现场处理。那位女士马上热心对我们说,她要带我们去警察局报警,并打电话给她丈夫,让他去警察局去接小孩。她拖着两个小孩带我们一起去警察局,真是个活雷锋。到金斯顿警察局,只有一位中年妇女处理交通事故,在等她处理上一起交通事故后,就立马分别给双方车子照像,热情地单独分开询问双方事故发生情况并作笔录。态度极为友善认真,比中国交警处理事故态度要暖心许多,不厌其烦,耐心解释,然后开具责任事故单。唯一缺点是太认真太热情太负责太教条,耗费时间太多。在国外出事故是最麻烦的,我们深有体会,一直到旁晚才了结这个案件。加拿大人民真善良,在这次出行中我们常常感受到这种温暖。比如在皇家山公园停车场,素不相识人把停车位让出后,还没已交停车费尚未到时间的停车票一并赠送;比如在行驶路,总有热情人热心指路,耐心解答我们询问。总之,富裕的加拿大人善良、朴实、热情。

第六个惊奇是,加拿大把信用看得很重,信用是他们立国之本。宾馆退房不查房,也没押金。大家都会按次序排队,绝没有插队加塞的行为。这里的商场货真价实童叟无欺,你在这里买东西心里觉得踏实,不用担心商品质量和被欺骗。人们都很文明,没见过随地吐痰的。记得我们去魁北克市那一家汽车旅馆—-谢瓦利埃汽车旅馆 Motel Chevalier时,没有一个工作人员,门口有一张留言条,告诉我们房间钥匙在门口小箱子里,可自取自住。第二天退房也没人,只叫把钥匙丢进小箱子里就可走人,这在中国是无法想象的。到各个公园,有部分也需购票,但没人管靠自觉。地铁站只有一位售票员,没见其他工作人员,门也敞开,买票也靠自觉。当然有抽检的,据说查到后信用会受损,但并不频繁抽捡,我一次没碰到过,但也几乎没见到人逃票。

第七个惊奇是,加拿大社会保险体系涵盖广泛,社会福利倾斜贫困者,关心弱势群体成了风尚。服务员、清洁工、木工、水道工、电工,报酬不低,干起来没有低人一等的感觉。我行走加拿大一余月,只在温哥华市加拿大广场碰到一个乞讨者,很是不相信。我朋友告诉我加拿大还是有一些无家可归者,但是政府很关心他们。我这位朋友Max每周都去做义工,照顾无家可归者,对这方面情况相对熟悉。他告诉我们,照顾无家可归者场所实施非常不错,伙食也好。他每周过去就是给他们做甜点,不少无家可归者以此为家,白天出去,傍晚回来,不受限制,不管来历。费用主要是政府拔款和个人捐助,食品都十分新鲜卫生也很可口。有时食品剩多了,他们也带点回家,小孩特别喜欢吃。一个代表资产阶级利益,受寡头资本操纵控制的政府对自己压迫的阶级仍能这么细心周到,是某些理论无法自说其圆的。

我一余月在加拿大唯一见到的一个无家可归者,温哥华加拿大广场:

第八个惊奇是,加拿大农民真幸福。这次自驾游,从西到东,在加拿大广阔田野里奔驰,所见所看,没有发现破旧房屋,最起码从表面看,农民生活很富足。没有地主也没有贫农,大家都是农场主。和中国农民不一样,他们不是农民工,不是弱势群体,更不是收入低,生活苦的代名词。说是农村,给人的感觉蛮现代化的,他们生活也是高品质的。农村住宅各具特色且体量较大,房前屋后是草坪、鲜花、树林,还有汽车、拖拉机和游艇,不是别墅胜似别墅,内部装饰也干净明亮卫生和舒心,更没有在中国农村常见的鸡鸭、农具、柴草。比我们的社会主义新农村建设更合理,更有美丽乡村味道。就居住条件、生活品质而言,在加拿大说不准已没有比农民更好的了。不知道在加拿大农村,还有没有阶级斗争?但贫下中农是绝对绝迹了,这是不争的事实。

第九个惊奇是,加拿大让不少中国人失望,这里没有国内丰富的娱乐活动。在祖国大地遍布的冼脚城、桑拿房、美发室、夜总会,在这里很难寻觅到。更没有我们文学作品中描述的灯红酒绿的景致。这里一切平淡如水,波澜不惊。有些国内来的人,会非常失望,这里太不热闹,太安静,太讲人权了。加拿大虽是世界上最富有的国家之一,但没有土豪金的嚣张跋扈,暴发户的醉生梦死,不论富人穷人,还是中产阶级,都十分喜爱徒步,划船,滑雪这类活动。人们生活健康,情趣高雅,而且人际关系也简单许多,没有国内那种压力与压抑。恕我眼拙,实在看不出腐朽没落垂死的资本主义即帝国主义的一丝征兆来。对不起胸怀祖国放眼世界解放全人类的中国无产阶级的广大革命群众,你们臆想的帝国主义丑陋就如你们臆想的自己已当家作主一样,我仔细观察,证据实难搜索到。

一个月时间十分短暂,看到的也不一定是真实深刻的,但这次旅途给我触动很大,所见所闻再次引起了我的思考。过去给我们的那些教育是否过于偏执?资本主义也在改革,也在自我完善,它们在发展过程中形成了一套良性的运行体系,值得我们好好研究。加拿大的先进经验我们要学习。科技在发展,世界又不大,我们都生活在这个地球村上。争斗归争斗,冲突归冲突,但大家也有必要为人类共同面对的问题,精诚合作,一起破解,如果地球毁了,争个意识形态的是非又有什么意义?

经过这次短暂而又深刻的游历,我开阔了眼界,增长了见识,看到了差距,收获是大大地,体会是深深地。我决定:生命不息,探索不止,游历不停。

 

 

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【语义计算:“他衣服要烫得笔挺才肯穿出门”】

白:
“他蔬菜要用清水泡过的才敢吃。”

这里面,“泡”的逻辑主语是不是“他”?保险策略:不做定论,悬在那里。激进策略:是,如有必要,拓展对“逻辑主语”的解释。“他”主导了“泡”的启动或者“泡过”的选择,即便不是亲手“泡”,也算是逻辑主语了。落地时可以有个开关,决定“算是”的逻辑主语是否映射为真实的施事或当事语义角色。个人认为激进策略也是可行的。

董:
我的语感是“他”是topic。说的是他这个人。而不是一个行为动作的事件。

白:
“他衣服总是穿得笔挺。”
“他衣服总是要穿得笔挺才敢出门。”

里面的“他”也不和“穿”挂钩吗?
这里的“穿”和那里的“泡”有何不同?

李:
转了弯的逻辑主谓

白:
董老师框架下要直接确定语义角色,我和伟哥是分阶段的。

李:
解析的目的何在?
能想到的好处是可以提供更多的案例 帮助挖掘本体知识。对于语句的语义 其实没啥意义。语句要表达的语义 大多不绕大弯。这也是为什么非谓语动词 常常有坑没萝卜,或者即便有萝卜 填坑不填坑无关宏旨。事实上即便填上了,也大多不是事实,不是发生的事儿的语言表达,而只是本体的潜在逻辑关系的语义相谐的一种体现,此所谓“非谓语”。

白:
绑上了放掉很容易。放掉了再绑上有点返工的感觉。在没有竞争候选的情况下,建议绑上。这是依据封闭世界假设。如此填上的萝卜,如果语境中有其他活跃萝卜,可以override。

李:
顺手的话 当然绑上。

白:
把link标记为“可覆盖”,就可以兼得。

李:
如果知道不十分确定,绑的时候做个标记,说这是个 candidate 不是绝对的。

白:
就是这样:soft hypothesis,遇到更hard的candidate,立马让贤。

“他衣服要烫得笔挺才肯穿出门。”

fallible reasoning,“僵尸萝卜”和“鲜活萝卜”结为兄弟

李:
这句子很绝。各种坑。可以列数一下
(1)possessive:他-衣服
(2)aux-V: 要-烫
(3)动宾:烫-衣服
(4)主谓:衣服-笔挺
(5)计划类V带动词宾语(也可以看成是 aux-V):肯-穿
(6)candidate 主谓:他-烫(衣服)
(7)主谓:他-肯穿
(8)主谓:他-出(门)
(9)动宾:出-门
(10)动宾:(肯)穿-衣服
(11)述补:穿-出(门)

还漏掉啥填坑关系?总之,短短一句,各种纠缠。

最后这个【述补】好像随机性强一些,预示性弱,就好比 【得字结构】 的补语:
“烫-得(笔挺)”,它们更像 adjuncts 不像 args。

白:
parser都要做,补语不是填坑,是坑共享萝卜,是动态确定的

李:
不需要词典subcat驱动,而是一般性规则。

白:
不是词典化的。坑共享萝卜的另一个说法就是坑的合并

李:
好,parse parse:

做到一半了没有?论句法,约莫八成;论全体逻辑语义,也就做了一半吧。

今儿较真一次,列数一下,看到底做了几层关系出来:

(1)Mod (possessive): 他-衣服
(2)句法主谓(其实是逻辑动宾:算是做了一半吧):要烫-衣服
(3)aux-V(表现在 vg chunking 里了): 要-烫
(4)大主语,又名 Topic(其实是逻辑主谓,也算做了一半吧):他-要烫
(5)主谓:他-肯
(6)V带动词宾语:肯-穿
(7)Next 耍了个流氓(算是做了一小半,至少直接联系是搭上了):肯-出门
(8)补语:要烫-笔挺

白:
很牛了

李:
自评: 是八成熟的 parser 吧,差强人意。偶尔露峥嵘。
关键是,这句没做任何微调,所见即所得。隐式的逻辑语义,譬如 “衣服-笔挺” 就没顾上了。隐式逻辑语义目前在语义模块只是做了个样子,没细究。

白:
我说的僵尸萝卜和鲜活萝卜,就是分别指“穿”和“出门”。

李:
句法细化为逻辑语义,也没做全。譬如,流氓 Topic 和 Next 还没教化。

白:
坑者有其萝卜,是NLPer的共同理想,就像耕者有其田一样

李:
哈。
为顺口,可以提这个口号:坑者有其苗。 跟植树造林似的。一个坑一棵苗,终成句法森林。双音语素 “萝卜” 不知怎么个来历 居然是黑匣子 无法缩略为单音节。还不如 “蝴蝶”, “蝴蝶” 略为 “蝶” 没啥问题。

【v者有其n】,这种成语句式 要求 v 和 n 都是单音节才好:

耕者有其田。
劳者有其工。
行者有其车。
食者有其鱼。
学者有其书。
棋者有其go (不是 alpha go)
nlp者有其tree

坑者有其萝卜??
赌者有其麻将??

“麻将” 也是双音节黑匣子 不好。牌九呢,也是双音语素,但似乎可缩略为 “牌”:

赌者有其牌

共产大同了 哈。

白:
“一切不拿自己当大数据入口的端设备都是耍流氓。”

董:
AI,也是智者千虑必有一失。

白:
拿……当……,句式没搞定。把“当”翻译成“when”,后面的都失去准星了。

白:

“机器人送快递还有多远?”

怎么知道这里的“远”实际指的是时间而不是空间?

宋:
时间空间常混淆。

梁:
时空一体

李:
词汇总是有歧义,有不歧义的。

“机器人送快递还有多久?”

多久 无歧义; 多远,有歧义,但标配是空间。结构也是如此,有歧义的,有不歧义的。形态丰富的语言,结构起来,就较少歧义。汉语就显得到处都是歧义。所以那些争论语言优劣的口水仗,缺少的是一个双方公认的测量标准。常常鸡同鸭讲。如果从较少歧义,以显性形式为主要手段来避免歧义这个角度看,汉语是劣质的,这个应该没有多少疑问。但是,歧义也好不歧义也好,现存语言都达到了人类交流的工具目的。不过是,歧义多的语言,人类在交流中下意识利用了常识或领域知识的帮助而已,而这种下意识,对人类一般不构成负担。既然知识在语言理解中的引入不够成负担,那么比较优劣当然还可以有其他的标准。譬如语言表达的灵活性、丰富性、微妙性,甚至模糊性。从这些角度考量,可以 argue 说汉语是世界上最牛逼的语言。

词汇的歧义(wsd)属于 hidden ambiguity,通常不影响结构分析。wsd 真要解决的话,绝大多数都可以在句法后的语义模块或语义落地模块去做。

wsd 和 hidden 歧义 通过上下文消歧 可以利用句法结构的帮助 也可以不用。但既然绝大多数这类歧义都可以留到句法后进行 不利用白不利用 两条腿走路总是更踏实。其所以wsd 研究 利用结构不为多数 不是因为大家不愿意两条腿走路 而是因为多数研究者缺乏得心应手的 parser 的支持 我以为。另一个原因是为模型的纯粹。两条腿一起来,在学习模型中,等于增加了另一维度的 heterogeneous 的 evidence,难缠。

从休眠唤醒的角度看 wsd 的多数都休眠了 常常也不用唤醒 如果落地语义无需聚焦到那里的话。到了需要唤醒的情形 譬如某个应用需要解读 多远 可不可能是说时间的话 结构条件加语义或常识就可以出场了。

“机器人 – 送外递” 这个主谓关系的行为 是一个热炒的话题 现实中很多家在尝试 但还没有成熟。这个知识介入了,才好确定 “多远” 是指向时间的。可这个知识如何搜集、表达和恰到好处地代入,目前看来还有不少挑战。

梁:
汉语比英语更高层次,你更简洁。

李:
简洁的另一说法就是裸奔。

本来穿衣主要不是避寒 而是为了体面,为了百分之五不到的避寒需求 每天都要穿得笔挺 的确显得麻烦。譬如 欧洲语言的一致关系在形态上的表现,主谓一致、形容词与头名词的一致(agreement),性数格人称等形态,看着就眼晕。 这些一致的形式有如西装革履,百分之九十五的场景就是摆设,因为没有穿戴它们 语义的相谐也不会让我们产生误解。但的确有不到百分之五的场景 就好比坏天气来了一样 没有穿戴 就会冻坏;没有一致关系 理解就发生困难。 汉语的简洁和裸奔,是以牺牲百分之五的理解畅达性作为代价的。这就是为什么汉语不如欧洲语言严谨,突出表现在写合同和法律文书的场景。欧洲语言之间 严谨性也有不同 大致都可以用穿衣的繁琐程度来度量。国人能省就省 很多小词(功能词)说没就没了,常裸奔到无语。

梁:
Okay, 更裸奔更放任自己,更让 Wei哥难受。

詹:
我常听到这样的说法,说英语的parsing都百分之九十多了,汉语差十个百分点云云。如果方法相同,分析结果总是差着这么多,是不是可以推测,汉语的模糊度就比英语高着十个百分点呢(相当于试题难度高了十个百分点)?

白:
连parse结果长什么样都糊涂呢,说什么多少个百分点?

李:
那天在linkedin上 有人建议:你不是parsing牛吗 打败谷歌 为什么不去用标准集做大规模测试对比?我说 你要说服CEO给我资源 我不妨一做。 往标准集上靠 工作量不小。本来那集就走歪了,非得把走正的 往歪去靠 。

宋:
不止是时空混淆,其他度量空间也有问题:“机票从7折变成8折”,折扣是升了还是降了?“人民币汇率从7.0升到6.0”,居然是升。纽约时间比北京时间早13个小时还是晚13个小时?

李:
宋老师对语言 眼真毒。
回@梁 汉语裸奔对我不是难受 而是福气。太好受了 人皆可做 我如何寻找存在感呢?语言不幸语言学家幸啊。

宋:
@wei 不是我眼毒,真的是说不清楚。涉及到出国的事情,解释两地时间差别,只能具体说:北京现在是25号凌晨1点,纽约是24号中午12点。各位老师,你们如何表达这个关系?也许可以这样说:北京时间减去13个小时是纽约时间。反正不能说早晚。

梁:
真是好问题,北京和纽约时差13个小时。我有时跟朋友说,"北京在纽约前13个小时。"我真不知道怎么说。

李:
自然语言会有些莫名其妙的表达 gap 存在的。譬如 汉语是 第几 和 老几 ,在英语就没有简明的对等物。理论上 不就是序数词的wh疑问式吗?应该是 *how many-th
但就是没有。遇到这类翻译 英文总是转弯抹角:

What is your place in blah blah 这类

梁:
不可翻译,只能解释的情形挺多的。

董:
什么测试集、标准集,什么召回、精确,还没玩够呀?汉语分词现在似乎没人玩了?那个正确率是怎么算的? 语言不是可以这么玩的。看看这个分词:中国力避朝鲜遭到致命打击。

百度翻译:China in stead of North Korea was a fatal blow.
Google翻译:China’s efforts to avoid North Korea have been fatal blows.

对于这个句子,这个分词的错误率,就是100%。

汉语什么是“词”,词频统计能像英语一样吗?还要计算分词的正确率,还要测试,比赛,如何能靠谱?老外玩他们的语言,我们不一定要跟着玩。你玩扑克,我推牌九。

李:
如果没有标准集的话 可能一多半玩parsing的专家就抓瞎了。其中看不起或看不懂语言学的 不为少数。带标数据是他们的命根子,至于这个“标”合适不合适,靠谱吗,有多少用,他们不管。雾里看花,只要有个花的模样,就可以绘画比赛了。就是如此。

董:
前些日子,机译群在聊,说今年的ACL,是深度学习的一统天下。我想起了20年前,如今统计似乎已经风光不再了。30年河东,用不了30年就河西了。

张:
坚持原则的勇气是智慧的全部就是崇拜中

 

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