解題容易理解難

　　機器人當學(xué)霸挺難的

　　其實，高考機器人并不“罕見”，幾年前日本人工智能Torobo-kun，揚言要參加?xùn)|京大學(xué)入學(xué)考試，完勝人類考生，結(jié)果從一開始就表現(xiàn)得不盡如人意，因為它沒辦法理解人類語言的復(fù)雜關(guān)系，這也成為了機器人參加考試必須克服的一大難題。

　　這同樣是中國科研人員遇到的問題之一。畢竟，機器人在進行邏輯推理前，首先要進行讀題，也就是自然語言理解，而自然語言理解是沒有邊界的。

　　今年2月的模擬考，高考機器人“失敗”的原因主要在于應(yīng)用題的解答：它不能理解題目中“投資”“理財”等社會常識。真正應(yīng)用的時候，系統(tǒng)有時卡在一個點，或一個名詞上。如把句號弄成一個“O”，它就暈了。機器人最難點在于理解，如果題目涉及數(shù)據(jù)，技術(shù)可以抓取，而文字描述是最難的。

　　科研人員表示，研發(fā)圍棋機器人，用計算機語言描述圍棋規(guī)則相對容易，難在要讓系統(tǒng)在極短時間內(nèi)算出每次落子后的幾十步甚至幾百步的不同局面。而研發(fā)高考機器人最大的難點在于，首先要讓系統(tǒng)準確理解人類語言，后面做題的步驟反而不多。人類的語言千變?nèi)f化，而且還在不斷創(chuàng)新，幾乎是學(xué)不完的。遇到?jīng)]學(xué)過的生詞，人類會聯(lián)系上下文去推測詞義，猜對是比較容易的事；而機器人卻會卡殼。

　　到底機器人考試的成績?nèi)绾危亢腿祟惐冗€有多大差距？什么時候考生將能和機器人同臺競技？一切還是未知數(shù)。

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　　日本機器人放棄高考

　　日本研究人員2016年秋季宣布，放棄讓人工智能系統(tǒng)Torobo-kun參加?xùn)|京大學(xué)入學(xué)考試的計劃。研究者解釋道：“人工智能系統(tǒng)無法理解必要的信息，閱讀和理解句子含義的能力存在局限。我們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在還沒有辦法使這一系統(tǒng)獲得足夠的分數(shù)，使它通過東京大學(xué)的入學(xué)考試。”

　　近年來人工智能發(fā)展迅速，接連戰(zhàn)勝了多位圍棋世界冠軍，展現(xiàn)出驚人的能力，但在人類語言的閱讀理解能力上，人工智能的表現(xiàn)一直很不盡如人意。Torobo-kun在每個科目的閱讀理解測試中就表現(xiàn)得十分糟糕。例如，當它嘗試回答一個世界歷史問題：“誰是曹丕的父親？誰成為了中國三國時代魏國的第一位皇帝？”時， Torobo-kun無法給出正確的答案。盡管Torobo-kun已經(jīng)知道曹丕是曹操的兒子，但它無法想到曹操就是曹丕的父親，因為它不理解父子關(guān)系。

　　有一個研究團隊接受了開發(fā)Torobo-kun英語語言能力的任務(wù)，他們第一次引入了所謂的“深度學(xué)習(xí)”方法，嘗試讓人工智能在涉及5到10個句子的閱讀能力測試中給出更多的正確答案。深度學(xué)習(xí)是一種創(chuàng)新技術(shù)，通過將大量的圖片和文本數(shù)據(jù)反復(fù)讀取到人工智能系統(tǒng)中，深化其學(xué)習(xí)能力。然而，Torobo-kun還是無法取得更高的分數(shù)，可能是因為數(shù)據(jù)不足。研究者因此放棄了深度學(xué)習(xí)方法。對一個想要通過深度學(xué)習(xí)提高答題成功率的人工智能系統(tǒng)來說，首先必須讀取大量的數(shù)據(jù)。參與該項目的首席科學(xué)家說：“通過東京大學(xué)的入學(xué)考試，最低要求是學(xué)習(xí)100萬套問題陳述和正確答案。準備這些數(shù)據(jù)就將耗費巨大，根本是不現(xiàn)實的。”

　　許多研究者依然對人工智能的開發(fā)保持樂觀。日本一家科研團隊一直在開發(fā)一個能夠?qū)懶≌f的人工智能系統(tǒng)，并希望借此贏得一個文學(xué)獎項。該項目還有另一個目標：通過學(xué)習(xí)已逝科幻小說家小松左京的文風(fēng)和用詞，完成后者未寫完的小說。

原標題：國內(nèi)首次機器人應(yīng)試高考題 想當學(xué)霸不容易

來源：http://www.chinanews.com/sh/2017/06-07/8244266.shtml