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人工智能终将读懂人类

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众所周知,人工智能将是未来促进社会发展的主要力量。不久前,10月21日,在乌镇互联网国际会展中心举行了IDG“艾5G使能技术引领未来”的特别活动,这是世界互联网大会第六次重要的行业合作对接活动。以“人工智能5G使能技术引领未来”为主题,聚集行业巨头,探讨5G时代人工智能的发展,为促进行业交流、实现行业合作提供平台。

放眼当前国际市场,日本软银的孙正义(Masayoshi)已经建立了一个1000亿美元的人工智能基金,投资人工智能公司。在内部,人工智能产业独角兽如师旷技术和极地链技术正在积极进步和探索新的领域。所有这些都反映了人工智能在人们心目中日益增长的地位。

但是也有很多人质疑人工智能。毕竟,目前的计算机程序和所谓的人工智能只能达到我们自然语言的处理水平。这个领域的专业术语是自然语言处理,这与我们预期的自然语言理解相去甚远。

其实现方法是从人类的大量自然语言资料中统计单词和单词、单词和单词以及由单词组成的短语的模式和频率,然后根据这个频率统计并结合文本上下文逻辑的简短推理,找出统计概率最大的结果。然后输出结果作为答案,或者根据结果找到统计概率最大的匹配答案。

这种操作模式有点类似于我们人类理解自然语言的方式,但它缺少一个非常重要的部分,即单词后面所指事物的背景知识,这是理解人性的关键。因此,人工智能的一个重要挑战是如何让计算机理解我们人类所拥有的公共知识,即常识。

最近,微软研究团队通过研究上下文建模提出了一种新方法。这种方法使人工智能模型能够通过上下文历史重写对话中的最后一句话。在一篇预先发表的论文中,微软研究小组详细描述了他们为开放领域对话进行无监督上下文重写的工作。他们声称他们的实验结果已经达到重写质量和多轮响应生成的最新基准。

正如研究人员解释的那样,对话环境提出了句子建模中找不到的挑战,例如话题转换、共同参照(像他、她、it、他们的同类)和长期依赖。大多数系统通过在最后一段添加关键词或者使用人工智能模型学习数字来解决这些问题。然而,这种方法经常遇到障碍,例如无法选择正确的关键字和处理较长的上下文。

此时,微软研究团队的方法已经到位。它通过考虑上下文信息来改写对话的最后一句。这样做是为了产生一个独立的话语,既不是相互参照,也不依赖于过去对话的其他话语。

例如,如果你说,“我讨厌喝咖啡。-为什么?味道很好。”你为什么讨厌喝咖啡?味道很好。”,其中借用了“它”和“为什么”。其中,“它”是指对话中提到的咖啡,“为什么”是“你为什么讨厌喝咖啡”的缩写。

作为回应,研究人员设计了一个机器学习系统上下文重写网络来实现端到端的过程自动化。该系统由一个序列对序列模型组成,该模型可以将固定长度的话语映射到固定长度的改写句子。此外,它还有一个独立的注意机制,可以帮助它通过最终话语中的不同单词从上下文中复制单词。

微软研究团队认为他们的工作是朝着更容易解释和更容易控制上下文建模迈出的一步。此外,研究团队还表示,他们的模型可以从嘈杂的语境中提取重要关键词,然后将这些关键词插入到最终话语中,这不仅便于控制和解释,而且有助于将信息直接传递到最终话语中。

这项技术可以帮助人工智能在真正理解人类话语的道路上迈出一步。尽管该模式在强化学习后偶尔会变得不稳定,但它仍然显着提高了话语的多样性。此外,微软今年推出了一款识别情绪的工具,可以根据上传的图片分析情绪特征。然而,微软也宣称该软件主要是为了娱乐,不能每次都正确识别情绪。

”情绪产生的过程反映在周围器官状态的变化上。例如,当一个人受到外部刺激的惊吓时,他的心率会加快或心律不齐,呼吸急促或停顿,血压会上升。目前,人工智能深度学习情感识别已经从快乐、惊讶、愤怒、悲伤、恐惧和厌恶等基本情感发展到20多种更微妙的情感,如“惊喜”、“愤怒的惊喜、敬畏”等。

不可否认,未来离我们不远。不管我们喜不喜欢,人工智能总有一天能够真正理解人类的语言、动作、情感和其他因素。那时,我们仍然需要提前思考如何处理可能出现的问题。

(责任编辑:DF378)