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這家公司的人工智能,對自然語言的理解超過谷歌、Facebook

seo 2019-10-25 12:40 百度排名 89 ℃


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EpiReader對自然語言的理解超過谷歌、Facebook

雖然功能與Siri、微軟的Cortana相似,但Maluuba的工作人員顯然不愿意自己被一個領域里的助手角色束縛。他們的目標是能做出代替人類閱讀的程序,人類以后可以借助EpiReader,在任何地方找到想要的書籍,得出答案。

“這樣的算法可以用到使用者手冊、病人病例記錄或者消費者服務的文件中。”Maluuba產品副總監Mohamed Musbah在接受《MIT科技評論》采訪時說。

Maluuba成立于2011年8月份,目前,公司在加拿大的蒙特利爾和滑鐵盧兩個地方設有研發實驗室。這兩個地方也是加拿大人工智能發展的重鎮。公司大部分的研究人員來自蒙特利爾大學和加拿大滑鐵盧大學,兩個學校在計算機和深度學習兩個領域里的學術成就,聞名世界。

“這種技術在未來可以接入用戶所有的交互過程中。”蒙特利爾大學機器學習算法研究所負責人,同時也是Maluuba的顧問Yoshua Bengio教授在接受《the Verge》采訪時說,“Maluuba的技術非常特別,理解別人說什么、寫什么,這個潛在的市場非常巨大,甚至比計算機視覺處理還大。我認為,這是我們如何與計算機交互的方式,未來它會無處不在。”

因此,讓機器學會閱讀理解人類語言是一個里程碑式事件,也是真正人工智能應該達到的目標。谷歌、Facebook和IBM等公司也在關注機器學習閱讀理解能力。但從目前的測試結果看,這家加拿大的初創公司已經領先谷歌等巨頭,走在了前面。

有趣的是,Maluuba還讓EpiReader閱讀了《權力的游戲》第5季中的部分章節,EpiReader閱讀完后,迅速理解了故事內容。當工作人員問它,是誰刺死了John Snow(《權力的游戲》男主之一)時,機器直接給出了準確的回答:守夜人。現在如果你問蘋果手機的Siri助手,它可能還完全不知道你在說什么,從而將你推到搜索網頁來尋找答案。

不同于圖片和聲音識別技術,讓機器正確理解人類知識和語言更加困難。這也是人工智能遇到的重大挑戰之一。因為語言理解領域缺乏大規模標記數據集,機器學習時,很難對該領域的相關環境進行模擬。盡管互聯網上包含無數的網頁,上面擁有無數的文字內容,但還沒有人能找到以機器能夠理解的形式將內容輸給機器。簡單地說,機器還沒有掌握人類學習知識的方法。

除了《權力的游戲》,EpiReader還讀過《哈利波特與魔法石》,也能正確回答研究人員提出的問題。

2015年8月,Maluuba 融資900萬加元(A輪)用于進一步推進深度學習研究。同年12 月,Maluuba在蒙特利爾開設了一個新的研發實驗室。其中有13名深度學習方向的研究人員。據Maluuba官網介紹,公司關注機器學習中的兩個細分研究領域:對話和機器理解。同時,也關心研發解決通用問題的人工智能,對解決真實世界問題更感興趣。他們相信自己能找出更好的人機交互方式。

目前,該公司的產品已經運用到消費類電子產品和設備制造商上。比如,LG 旗艦G系列手機的voicemate應用就采用了Maluuba技術。2013年2月,Maluuba正式宣布向Windows Phone平臺遷移。Maluuba的Windows Phone 8版本擁有 Android 版本的大部分功能,例如可以搜索餐館、影院、新聞和企業(以及進行語音購物)、設置鬧鐘、提醒和會議安排、打電話、發短信和郵件、指示方向和天氣,甚至還集成了Outlook日歷。

“我們真的很想在EpiReader系統里融入人類更高的推理和閱讀理解能力,融入我們思考世界的方式。” Maluuba研發總監Adam Trischler在接受媒體采訪時說。

比起人工智能的圖像、語音識別,語義理解更有市場

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能讀懂《權力的游戲》,這家公司的人工智能成績已超越谷歌

從測試結果看,EpiReader在填空題中分別得到了74%和67.4%的準確率。根據《the Verge》的報道,國內許多人工智能的專家認為,這個測試結果是目前所有機器學習語義理解中的最高分,打敗了谷歌的DeepMind,Facebook和IBM沃森在今年3月份公布的結果。

Maluuba用了大量的文本對EpiReader進行了測試。與去年谷歌DeepMind用CNN和《每日郵報》的30萬篇新聞稿,Facebook用98本兒童經典讀物做文本測試相比,EpiReader測試的文本數量更多,能讓機器構建起詞匯語義理解的框架。

要在你的朋友圈里找出一位沒有看過《權力的游戲》的朋友是不是特別困難。這部由美國作家喬治·R·R·馬丁所寫的小說,經過HBO改編成電視劇后圈粉無數,甚至連人工智能系統也是它的粉絲。

加拿大人工智能初創公司Maluuba日前就推出了一款機器學習系統,可以讓計算機像人類一樣閱讀文章,理解小說故事的情節。

Maluuba推出的系統名為EpiReader,研究人員設計這個系統的目的在于用來解決特定類型的理解任務。研究人員會將一段文字的默寫字詞抹去,EpiReader需要根據上下文語境來補全信息。據研究人員介紹,EpiReader使用了2層神經網絡,這是一種模擬人類大腦神經元的計算機系統。第一層神經網絡能讓系統基于對于段落的理解挑選可能存在的答案,第二層神經網絡用來評估第一層給出的答案,并最終給出一個正確的回答。

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