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AI技术重大突破:成功通过八年级科学测试

人气:3203 发布时间:2019-11-02 10:54:33
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编者按:2016年谷歌人工智能围棋程序阿尔法围棋击败世界围棋冠军李世石的消息让许多人认为人工智能已经进入了一个新的转折点。然而,一些科学家不这么认为。这篇文章翻译自《纽约时报》,最初的标题是人工智能技术的突破:通过八级科学测试。作者cade metz介绍了人工智能技术的重大突破,并向您介绍了人工智能技术的相关进展和现状。

图片来源:unsplash.com@hiteshchoudhary

四年前,700多名计算机科学家参加了一场竞赛。竞赛的目的是鼓励建立一个人工智能系统,能够成功通过八年级的科学测试。据说比赛的奖金高达8万美元。

当时,这些科学家建立的人工智能系统都没有通过测试。即使系统经过精心设计和构建,其准确率也达不到60%。就语言和逻辑技能而言,人工智能系统达不到中学生的水平。

然而,不久前,西雅图的艾伦人工智能研究所引进了一种新的人工智能系统,它可以很容易地通过测试。在八级科学测试中,系统准确率达到90%以上。在12年级的科学测试中,该系统的准确率也达到了80%以上。

艾伦人工智能研究所开发的系统叫做亚里士多德。亚里士多德系统(aristo system)的引入也证明了在过去几个月里,研究人员在人工智能研究领域取得了重大突破,实现了人工智能系统理解语言、模仿人类逻辑推理和决策的能力。

在世界范围内,许多领先的人工智能实验室正在快速开发和引入机器系统,以进一步理解和响应自然语言。在分析文档、搜索信息、回答问题甚至生成语言方面,机器系统的能力已经逐渐提高。

建立亚里士多德体系的初衷只是让它完成充满选择题的考试。在建立该系统的过程中,研究人员为纽约市的中学生搜索了大量的标准测试练习,但他们用图像和表格人为地删除了这些练习。为了回答这些练习,需要额外的技能,如语言理解和逻辑,以及计算机视觉。

其中有一些八年级的科学问题,比如下面的例子,这些问题不仅仅是通过信息检索来检查的:

几个不同的组织以一定的顺序结合在一起,形成具有一定功能的结构。这个结构叫什么?

A.机构

B.有机体

C.系统

D.细胞

然而,也有一些测试问题,比如下面的例子,需要逻辑推理能力的帮助:

下列哪种情况最有可能导致某一地区松鼠数量的减少?

A.食肉动物数量的减少

B.削弱松鼠之间的竞争

C.食物供应增加

D.森林火灾数量增加

2013年,西雅图亿万富翁和微软联合创始人保罗·艾伦创办了艾伦人工智能研究所。该研究所成立后不久,研究人员开始开发亚里士多德系统,他们还希望创造一个“数字亚里士多德”

这些研究人员认为,传统的科学测试练习比典型的人工智能基准更有意义。人工智能基准主要依赖于国际象棋和双陆棋等国际象棋游戏或专门为机器系统建立的任务。

科学测试练习的正确答案不仅包括学习规则。它还需要使用逻辑来建立连接。例如,森林火灾数量的增加可能导致松鼠死亡,或者可能减少可获得的食物量,从而影响它们的繁殖和发育。

仍然有一些科学家不重视和支持亚里士多德系统所取得的突破。他们认为机器系统要完全掌握自然语言还有很长的路要走,更不用说开发一个真正的人工智能系统了。

“我们无法将这项技术与中学生及其推理能力相提并论,”微软研究员刘晶晶说,他与艾伦人工智能研究所从事类似的技术研究。

然而,亚里士多德系统取得的突破可以扩展到一系列产品和服务行业,包括互联网搜索引擎和医院数据记录系统。

艾伦人工智能研究所所长柳文欢·埃齐奥尼。资料来源:纽约时报凯尔·约翰逊

“这具有非常重要的商业意义,”负责管理艾伦人工智能研究所的华盛顿大学前教授奥伦·埃齐奥尼博士说。“我非常有信心,你会发现许多新一代产品,包括初创公司和大公司的产品。”

这项新的研究可以开发一个基本上可以与人交流的系统。然而,它也可能导致错误信息的传播。

杰里米霍华德是一名数据科学家。他也是旧金山另一个重要实验室fast.ai的负责人。霍华德说,“我们仍处于研发的早期阶段,还有很长的路要走。至于这方面的发展潜力,我甚至不知道它能走多远。”

2016年,伦敦一家实验室开发的系统击败了世界顶尖围棋选手。这一事件也标志着人工智能的一个转折点。

然而,Ezioni对此反应冷淡。他认为人工智能还没有达到人们想象的智能阶段。他甚至提到了他的研究所以前开发人工智能系统的案例,该系统可以轻松通过八年级的科学测试。

然而,艾伦人工智能研究所在以前的基础上取得的突破给包括埃齐奥尼在内的许多专家留下了深刻印象。

他们的研究突破主要是由于神经网络和复杂数学系统的应用。有了这些技术,人工智能系统可以通过分析大量的数据信息来理解相应的任务。例如,通过清晰地指出成千上万张狗图片中的模式,神经网络可以学会识别图片中的狗。

最近几个月,世界领先的人工智能实验室都引进了精心开发的神经网络系统。通过分析人类写的文章和书籍,他们可以更好地理解语言中的各种变量。

在谷歌,研究人员开发了一个名为伯特的系统。该系统的开发将数千篇维基百科文章与一个巨大的数字图书馆的图书信息相结合,包括爱情小说、科幻小说和作者自己出版的各种类型的图书。

通过对这些书籍或文章的分析,伯特系统可以推断出句子中可能遗漏的单词。仅仅通过这种技巧,伯特系统就学会并吸收了大量的语言构建的基本方法。基于此,研究人员也可以将其应用于其他任务。

埃齐奥尼和亚里士多德项目经理彼得克拉克。资料来源:纽约时报凯尔·约翰逊

艾伦人工智能研究所的亚里士多德系统基于伯特系统技术。在伯特系统中学习了一系列的问题和答案后,它可以自己学习回答类似的问题。

不久前,艾伦人工智能研究所的研究人员仍在编码他们系统的行为,每种行为都由一串代码表示。今天,他们还不时地做这种艰苦的编码工作。然而,今天的系统可以自己学习和理解数字信息,所以速度有了很大的提高。

目前,许多类似伯特系统的“语言模型”系统正在推动一系列研究项目的登陆,包括对话系统和识别虚假新闻的工具。由于更多的数据和更强大的计算能力,研究人员相信这项技术可以进一步改进。

然而,Ezioni强调,仍然很难预测这些系统的未来发展。他说语言理解问题只是许多难题中的一小部分。

刘晶晶和她的微软同事以前也试图建立一个系统,并试图成功通过美国研究生入学考试。

刘晶晶提到他们开发的系统基本上可以应付gre考试的中文部分。但是对于那些需要推理技巧帮助的试题的数学部分来说,这是完全不同的。“这太具挑战性了。”刘晶晶说。

译者:朱尼奇

资料来源:36克朗

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