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穀歌兩款AI工具:一個讓你和書“聊天”,一個能測試詞彙聯想能力

4月14日, 穀歌發佈了兩項新的人工智慧工具, 可以讓網路使用者處理語義和自然語言的問題。 穀歌的主要產品仍是基於文本形式的搜尋引擎, 這些人工智慧方面的進步, 對其公司業務, 以及製作分析語言軟體的目標都是不可或缺的。

推出的新網站包含各種互動式AI語言工具, Google 正在調用其語義經驗庫。 新工具實現功能的主要子欄位被稱為單詞向量, 我們可以將其理解為地圖, 它將“語義相似的短語根據思想和語言的等價性、相似性或相關性, 對應到地圖的座標點上”。

Google 著名的未來學家、工程主管 Ray Kurzweil 和產品經理Rachel Bernstein 在博客中說,

這是一種“基於實用語言”, 使演算法能夠學習單詞之間的關係的方法。 穀歌已經在相關論文中公開了這個項目, 並在其TensorFlow 平臺上提供了一個預先訓練好的模組, 供其他研究人員進行試驗。

穀歌發佈的兩個新工具, 第一個叫做 Talk to Books, 可以讓用戶與經過機器學習訓練的演算法進行交流, 該演算法通過現有文字的相關段落來回答問題。 正如Kurzweil 和 Bernstein 所述, Talk to Books允許用戶“發表陳述或提出問題, 而且可以在書中找到相關的語句, 而不是依賴於關鍵字匹配。 ”他們補充說:“從某種意義上說, 用戶是在與書籍交談, 使用者可以根據獲得的答案確定是否有興趣閱讀它們。 ”

從使用網路介面的經驗來看, 它是一款相當整潔且經過打磨的產品。 如果你問一個問題, 例如“為什麼天藍色?”, 你會得到相關的書籍中的不同答案, 答案以清晰的文字顯示, 例如:“隨著波長的降低, 光在大氣中分子的瑞利散射會變得更強 ”。 但是, 與使用標準的 Google 搜索不同, Talk To Books 代替用戶完成了點選連結解析文章或網頁的工作。

“驅動這個實驗的模型接受了數十億次句子的對話式訓練, 來學習如何作出更好的回應, ” Kurzweil 和 Berstein 解釋說。 “當用戶提出的問題(或者做出陳述)時, 這些工具就會搜索超過10萬本書籍中的所有句子, 根據句子級別的語義找出那些可以回應用戶的輸入的句子; 而且不會有預定義的規則限制使用者輸入的內容和得到的結果之間的關係。 ”

當然, 正如你可能會懷疑的那樣, 新工具仍有一定的局限性。 這個工具更適合回答原始的事實性問題, 不能很好地處理複雜的地緣政治問題或現代文化和歷史重要性相關的問題。 不過, 一位 Google 工作人員說, 作為一種簡單的網路工具, 這有助於改進郵件智慧回復等產品, Talk to Books 是一種以自然語義的方式探索網路的有趣方式。

它還讓我們看到了 AI 成熟以後, 未來的網頁搜索介面可能會是什麼樣子。

第二個工具更具互動性。 這是一款名為 Semantris 的遊戲, 它可以測試用戶的單詞聯想能力, 這與 Talk to Books 軟體相同, 只是會根據使用者輸入答案的對應的程度對螢幕上的單詞進行排名和評分。

例如, 當10 個單詞的集合中首先給出“ bed ”這個詞, 用戶可能會聯想到 “sleep” 並鍵入回應。 然後, Semantris 將對這10個單詞進行排序, 基於它認為床和睡眠之間的語義關係, 並與“床”和列表中其他單詞之間的關係對比, 然後給出排列順序。

應該指出的是,穀歌發佈的這些工具也是其收集使用者資料的一種途徑:通過為使用者提供人性化資訊,來説明使用者瞭解其技術。 Semantris 似乎就是這種情況。

但無論如何,這款遊戲是一種測試自己能力的有趣方式,還能説明你瞭解軟體如何判斷單詞之間的關聯。 你也可以玩類似俄羅斯方塊的遊戲版本,根據自己的輸入文字來清除螢幕上的彩色文字方塊,當然,清除的條件是你輸入的文字和彩色文字方塊有關聯。

這兩個工具與穀歌其他的人工智慧工具一樣,例如最近的 Teachable Machine 工具和之前的塗鴉和音樂製作工具,都是使用者與人工智慧交互學習的有效方法,而且在現實世界中更容易用到。

人工智慧、機器學習和神經網路等術語,通常都是一種抽象的概念,我們聽過很多遍,但是沒有一種方式能説明我們更好地理解這些突破性技術。穀歌通過這樣的實驗,或許能夠讓每個人都瞭解科技。

應該指出的是,穀歌發佈的這些工具也是其收集使用者資料的一種途徑:通過為使用者提供人性化資訊,來説明使用者瞭解其技術。 Semantris 似乎就是這種情況。

但無論如何,這款遊戲是一種測試自己能力的有趣方式,還能説明你瞭解軟體如何判斷單詞之間的關聯。 你也可以玩類似俄羅斯方塊的遊戲版本,根據自己的輸入文字來清除螢幕上的彩色文字方塊,當然,清除的條件是你輸入的文字和彩色文字方塊有關聯。

這兩個工具與穀歌其他的人工智慧工具一樣,例如最近的 Teachable Machine 工具和之前的塗鴉和音樂製作工具,都是使用者與人工智慧交互學習的有效方法,而且在現實世界中更容易用到。

人工智慧、機器學習和神經網路等術語,通常都是一種抽象的概念,我們聽過很多遍,但是沒有一種方式能説明我們更好地理解這些突破性技術。穀歌通過這樣的實驗,或許能夠讓每個人都瞭解科技。

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