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人工智能自然语言处理现在能做些什么?

添加时间:2019-09-03

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  展开全部目前为止所有基于统计,以及深度学习对文本语意的提取,都只能说是自然语言处理,而不是自然语言理解。

  举一个简单例子,我们想让AI理解“太阳从东方升起”这句话,但什么是“太阳”,什么是“东方”, ”升起“是什么意思?这些目前的AI都不知道。目前的 AI 通过 word2vec 可以知道 ”太阳“ 等同于 ”日头“,“东方”有近义词“西方”,“南方”,“北方”..., “升起”应该是个动词。但他就像一个盲人,无法获取正常人对“太阳”的理解。为了让AI理解“太阳”,要么我们给他配备摄像头,把太阳指给他看,像教小孩子一样教给他所有我们对某件事物的理解,要么我们使用很多太阳照片来训练他,让他获得与人类相似的对“太阳”的理解。但这样的理解仍然是片面的,因为他感觉不到太阳的耀眼,太阳的温暖,以及太阳驱走黑暗或被黑暗吞噬的过程。为了获得与人类相近的理解,AI 还必须拥有光强传感器,温度传感器。在训练这个模型的时候,我们不仅要用静态的照片,还要用动态的视频让他理解“升起”,“降落”等动作的含义。在让AI理解“东方”的时候,电子指南针可能没有“太阳升起的方向”来的更接近人类的认知。有了这些基本的认知,再用知识库来增强其对太阳的理解,比如太阳与地球的距离,太阳的大小,太阳的温度,太阳内部核聚变产生能量的过程,关于太阳的神话传说(夸父追日,后羿射日),文学传说(两小儿辩日)... 到了这里,六合开奖结。AI对太阳的理解至少与我们中国人对太阳的理解很相近了。通过迁移学习的方法,让AI从图片,声音和视频,学习我们这个的真实世界,然后把学到的神经元参数放在机器人的大脑中,让机器人继续在真实世界中学习。估计真正学到了意义,才能真正做到机器理解。

  用这种方法,机器能够理解沐浴阳光下身体的温暖,却无法理解人在此时心灵感觉到的愉悦。当然,设定最佳温度,当阳光照射传感器接近最佳温度时,编程模拟其愉悦程度也是可以的。不过数字化高兴,痛苦,忧伤,愤怒等人类特有的情绪不是一件简单的事情。可以将电量,环境温度,湿度,噪声做为量化高兴与痛苦的指标。忧伤与愤怒就难了。更难的是如何让这些情绪与人类的情绪产生共鸣,让机器理解人类的忧伤。

  我一直觉得如果一个机器人有了我们人类拥有的所有感官,(饥饿感可以用电量的多少的模拟),并有100亿的神经元与这些感官相连接,再加上未来CNN+LSTM深度神经网络构架的发展,人类完全可以像抚养一个小孩一样抚养出一个能真正理解这个世界,理解自然语言的机器人。传感器+黑盒子深度神经网络的共同结果就是自我意识的产生。但到了那个时刻,也是我们人类最危险的时刻,因为我们造出了超人,却没有办法用法律去约束他。他的大脑对于我们来说是黑盒子,用机器人三定律来约束他比用法律来约束人类还要软弱无力。(有点跑题了)

  回到这个话题,根据 huangpeihong 回答中的链接,机器懂得了“意义”之后,还必须要懂得一些基本的“道理”,才能真正做到理解自然语言。比如说机器必须知道近大远小的道理,才能自洽的解释为什么照片中太阳与房屋的比例那么失真,必须知道大气层中复色光折射与散射的道理,才能回答两小儿辩日的悖论。但是如何让机器懂得道理,学会推理,并公式化,就需要机器学习的高手接龙了。之前我有想过如果用正负电子湮灭产生的末态粒子谱来训练机器,机器能不能学会能动量守恒,角动量守恒,电荷守恒,重子数守恒等等物理守恒定律,如果学会的话,该如何从那么多参数中提取这些物理规律。可能这种想法就是让机器学会道理的一种方法吧,用走远变小的人,汽车,动物来训练得到近大远小这个道理


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