金沙城在理解新闻方面得到了很大的提升

 作者:苌面锝     |      日期:2017-04-01 07:38:02
由康纳Gearin M4OS照片/ Alamy库存照片很快您能与您的计算机聊天关于早晨新闻 AI已经学会以前所未有的准确度阅读和回答有关新闻文章的问题创建可以从人类现有信息库中学习的金沙城系统是计算机科学的一大目标斯坦福大学的克里斯·曼宁说:“计算机并不具备关于世界如何通过阅读来看待小说中的事物或观看情景喜剧的一般知识和常识”为了更进一步,去年,Google的DeepMind团队使用Daily Mail网站和CNN上的文章来帮助训练算法来阅读和理解一个短篇小说该团队使用这些文章顶部的项目符号摘要创建简单的解释性问题,训练算法搜索关键点现在,由Manning领导的一个小组设计了一种算法,在CNN文章中击败DeepMind的结果令人印象深刻的10%,而每日邮报的报道则高达8%整体得分为70%通过简化DeepMind模型来改进 “他们的一些东西只会导致不必要的并发症,”曼宁说 “你摆脱了这种情况,数字上升了”“这很有道理,”匹兹堡卡内基梅隆大学的Robert Frederking说 “让事情变得更复杂并不会让事情变得更好”金沙城设计需要权衡:如果算法很复杂,它就会更强大,但要表现良好,需要更多的数据来学习,弗雷德金说更简单的AI可以使用较少量的数据快速训练 Manning说计算机可以从这个特定的数据集中学到更多东西为了准备成千上万的AI读者文章,DeepMind使用一个程序来完成它们并为名词和引用它们的代词指定相同的标签但是这个程序不可避免地混淆了一些代词为了保持AI阅读的改进,需要在新数据集中标记的新名词和代词伊利诺伊大学厄本那 - 香槟分校的Julia Hockenmaier表示,使用每日邮报和CNN文章的优势在于它们有很多算法学习的文本越多,它就变得越聪明她说,找到或制作另一套带有现成问题的大量文本将会很棘手弗雷德金说,在我们将金沙城放松以从世界文本中收集知识之前,需要克服一些挑战 “很难让这些事情保持正轨,并找出要保留的信息和扔掉的东西,”他说 “如果你不小心,你的金沙城系统会认为奥巴马出生在肯尼亚”参考:arxiv.org/abs/1606.02858阅读更多:具有类似人类学习的计算机将自行编程;超文化软件比人类更好地阅读和理解更多关于这些主题: