隨著微軟開發一種可以教其他 AI 閱讀和理解的 AI，SkyNet 又向前邁進了一步

Microsoft Reseach 的實驗性 AI 已經是機器閱讀領域的領導者，能夠閱讀一段文本並從文本中合成簡潔的答案，例如，允許搜索引擎回答問題，而不是簡單地提供可能包含或不包含答案的頁面。

然而，目前使用的方法依賴於用人工標記的問題和答案訓練人工智能，這是不可擴展的。 現在，在他們的最新舉措中，微軟創建了一種人工智能，可以在一組標記文本上進行訓練，以辨別哪些項目包含有趣的數據，然後自動從數據中生成問題和答案對。 請參閱下面的示例。

然後，人工智能能夠使用這項技能從一組新的文檔和數據中生成帶標籤的問題和答案對，然後可以用來訓練第二個人工智能成為該領域的專家。

使用 SynNet 系統，微軟無需任何額外的訓練數據即可在新域上獲得更準確的結果，接近完全監督 MRC 系統的性能。

聽過 Elon Musk 最近警告的讀者可能會認識到，通過學習如何教授其他 AI，這意味著 AI 可以更輕鬆地從散佈在互聯網上的所有信息中生成知識。 不那麼偏執的人可能會閱讀 Microsoft Research 的完整文章，了解有關該過程的更多詳細信息，微軟當然希望在未來“快速擴張”。