随着微软开发一种可以教其他 AI 阅读和理解的 AI,SkyNet 又向前迈进了一步

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Microsoft Reseach 的实验性 AI 已经是机器阅读领域的领导者,能够阅读一段文本并从文本中合成简洁的答案,例如,允许搜索引擎回答问题,而不是简单地提供可能包含或不包含答案的页面。

然而,目前使用的方法依赖于用人工标记的问题和答案训练人工智能,这是不可扩展的。 现在,在他们的最新举措中,微软创建了一种人工智能,可以在一组标记文本上进行训练,以辨别哪些项目包含有趣的数据,然后自动从数据中生成问题和答案对。 请参阅下面的示例。

然后,人工智能能够使用这项技能从一组新的文档和数据中生成带标签的问题和答案对,然后可以用来训练第二个人工智能成为该领域的专家。

使用 SynNet 系统,微软无需任何额外的训练数据即可在新域上获得更准确的结果,接近完全监督 MRC 系统的性能。

听过 Elon Musk 最近警告的读者可能会认识到,通过学习如何教授其他 AI,这意味着 AI 可以更轻松地从散布在互联网上的所有信息中生成知识。 不那么偏执的人可能会阅读 Microsoft Research 的完整文章,了解有关该过程的更多详细信息,微软当然希望在未来“快速扩张”。

有关主题的更多信息: ai, 机器阅读, 微软研究

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