MIT新一代人工智能：不懂的問題自己查
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研究人員Regina Barzilay表示，當人們在閱讀一篇文章時，總會尋找那些有用的正確信息。如果遇到不理解的內(nèi)容，通常是上網(wǎng)搜索相關(guān)信息來解惑。
對于人工智能來說，這種流程并不陌生。Regina Barzilay領(lǐng)導的團隊教AI學會調(diào)取網(wǎng)絡(luò)資源，有難以理解的問題時，系統(tǒng)會嘗試提取和分析數(shù)據(jù)文本，并將其上傳至網(wǎng)絡(luò)進行搜索加以理解，之后會將把結(jié)果與最初的分析進行對比。
為此，研究人員挑選了食品污染和槍擊案作為測試案例，AI要從前者近300份文件中提取出食品類型、污染類型及污染地點等相關(guān)信息，從后者提取出槍手姓名、案發(fā)地點、傷亡人數(shù)等信息。測試結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)機器學習系統(tǒng)相比，MIT的AI系統(tǒng)準確率要高出10%以上。
顯然，MIT的研究結(jié)果為AI智能化貢獻不少，但從威脅論的角度看，給予AI更多的自主權(quán)和可學習能力或許也削弱了人類的掌控權(quán)。
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