隨著人工智能的發(fā)展最終將讀懂人類
(文章來源:AiChinaTech)
縱觀現(xiàn)在的國(guó)際市場(chǎng),外有日本軟銀的孫正義,為了發(fā)展AI成立1000億美金的AI基金,專門投資一些AI領(lǐng)域的公司。內(nèi)則有如曠視科技、極鏈科技等AI產(chǎn)業(yè)獨(dú)角獸,積極進(jìn)取,開拓新領(lǐng)域。這些都體現(xiàn)出了AI在人們心中地位的加重。可也有不少人對(duì)AI產(chǎn)生了質(zhì)疑聲,畢竟目前的電腦程序以及所謂的AI,其對(duì)我們?nèi)祟惖淖匀徽Z言只是達(dá)到處理的級(jí)別。這方面的專業(yè)叫法是自然語言處理NLP,還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到我們期望的自然語言理解的程度。
它的實(shí)現(xiàn)方式是,從海量的人類自然語言素材里面,統(tǒng)計(jì)出詞與詞,字與字,以及詞組成的短語的模式和出現(xiàn)頻率,然后根據(jù)這個(gè)頻率統(tǒng)計(jì),再結(jié)合一段文字上下文邏輯的簡(jiǎn)短推理,來找出統(tǒng)計(jì)概率最大的結(jié)果。再把這個(gè)結(jié)果作為答案輸出或者根據(jù)這個(gè)結(jié)果尋找統(tǒng)計(jì)概率最大的匹配答案。
這樣的運(yùn)作模式和我們?nèi)祟惱斫庾匀徽Z言的方式有一定的相似,但缺失了很重要的一部分,即詞語背后所指代的事物的背景知識(shí),而這才是理解人類自然的關(guān)鍵,所以現(xiàn)在AI界的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是,如何讓計(jì)算機(jī)理解我們?nèi)祟愓莆盏墓仓R(shí),也就是常識(shí)。
正如研究人員所解釋的那樣,對(duì)話上下文提出了句子建模中所沒有的挑戰(zhàn),比如主題轉(zhuǎn)換、共同引用(像他、她、它、他們這種)、長(zhǎng)期依賴。大多數(shù)系統(tǒng)解決這些問題的方法是在最后一段話中添加關(guān)鍵字,或者用 AI 模型學(xué)習(xí)數(shù)字表示,但這種方法往往會(huì)遇到障礙,比如無法選擇正確的關(guān)鍵詞、無法處理較長(zhǎng)的上下文等。
這時(shí)候,就是微軟研究團(tuán)隊(duì)的方法的用武之地了。它通過對(duì)語境信息的考量,重新制定了對(duì)話中的最后一句話;這么做是為了生成一個(gè)獨(dú)立的話語,既不存在相互參照,也不依賴過去對(duì)話的其它話語。
對(duì)此,研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)——上下文重寫網(wǎng)絡(luò),來實(shí)現(xiàn)端到端的流程自動(dòng)化。這個(gè)系統(tǒng)是由一個(gè)序列到序列模型組成的,它能夠?qū)⒐潭ㄩL(zhǎng)度的話語映射到固定長(zhǎng)度的重寫句子上。并且,它還具有一個(gè)獨(dú)立的注意力機(jī)制,這個(gè)機(jī)制能夠通過最后話語中的不同單詞來幫助它從上下文中復(fù)制單詞。
微軟研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,他們的工作朝著更易解釋和更易控制的上下文建模中邁進(jìn)了一步。另外,該研究團(tuán)隊(duì)還表示,他們的模型可以從嘈雜的語境中提取出重要的關(guān)鍵詞,然后將這些關(guān)鍵詞插入到最后的話語中,使其不僅變得易于控制和解釋,還有助于將信息直接傳遞到最后的話語中。
這個(gè)技術(shù)可以幫助人工智能在真正理解人類話語的路上跨出一步,盡管該模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)后偶爾會(huì)變得不穩(wěn)定,不過它依舊顯著地提升了話語的多樣性。此外,微軟今年推出了一款可以識(shí)別情緒的工具,根據(jù)上傳的圖片就可以分析出情緒特征,但同時(shí)微軟也聲明目前這款軟件還只是以?shī)蕵窞橹?,還不能每次都能正確的識(shí)別情緒。
“情緒的產(chǎn)生過程會(huì)反映在外周器官狀態(tài)變化。比如人受到外界刺激感到恐懼的時(shí)候,會(huì)出現(xiàn)心跳加速或心律不齊、呼吸短促或停頓和血壓升高等情況。目前,AI深度學(xué)習(xí)的情緒識(shí)別已經(jīng)從快樂、驚訝、憤怒、悲傷、恐懼和厭惡等基本情緒發(fā)展到了超過二十種更微妙的情緒,例如“愉快的驚訝”、“憤怒的驚訝”、敬畏等。
不可否認(rèn),未來已經(jīng)離我們不遠(yuǎn)了。無論我們喜不喜歡、樂不樂意,終有一天AI將能真正讀懂人類的語言、動(dòng)作、情緒等各類因素。屆時(shí),如何處理好其間可能存在的問題,還需我們提前進(jìn)行思考。