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Why AI chat bots are dumb (and how to make them smart)

未來就在眼前-智能AI聊天機器人開始了新時代。或不?快來學習如何為全球變化做好業務準備。

從未來的小說中解脫出來?作為2017年5月突發新聞的標題。經過1年的學習,Google的AI Alpha Go在與世界上最著名的遊戲玩家的比賽中贏得了3:1的勝利。請注意,該機器沒有預裝算法。這是從頭開始學習的。

深度神經網絡各個級別的所有節點每秒處理數百萬種可能的動作組合。

他的記憶存儲了數千場比賽,並幫助他預測了自己執行的每個動作的後果。他學得很辛苦。他贏了。

他可以在其他任何活動中擊敗人類。目前。

如今,神經網絡允許機器使用強化學習,神經反向傳播和其他復雜算法來達到人類無法達到的最高效率。

但是,為什麼在與人工智能聊天機器人交談時不這麼認為呢?他們大多數人回答像啞巴。

這是因為我們-人類-不遵循這種模式。用戶可以向機器人詢問佛羅里達州的天氣情況,然後問他如何忘記自己的前任,然後人們可以向機器人訂購意大利辣香腸,但不像前一個那樣咸。是酒吧。

有什麼問題?

雖然AI聊天機器人可以分析文本,但他們不理解文本。即使是最聰明的人,也將其反應基於關鍵字組合。人們使用數百個同義詞和數千個同義詞的單詞組合,但情感譜的陰影不同。這些感覺和色彩的缺乏是機器學習聊天機器人看起來很愚蠢的主要原因。

另一個原因甚至更簡單。人工智能無法知道我們的短語中哪個單詞比其他單詞更重要。例如,我們要訂購披薩。我們要求自學聊天機器人添加一雙奶酪。人工智能不知道他是否應該點披薩,如果他不能照顧雙重問題,或者他不應該忘記那該死的東西,反正還是要用優質的意大利辣香腸來。

人工智能是人類語音如何處理Siri的最佳示例。它可以預訂機票,打電話,提醒您您的計劃。但是它不能解決問題,或者對您來說更重要。

2016年3月,首次成功嘗試使用人工交互式機器人解決該問題。Google推出了AlphaGo。它(他或她?)可以了解他的哪些行為幫助他實現了目標。然後,AlphaGo為未來做出結論。不用擔心,您不會帶著雙奶酪意大利辣香腸來檢查自己是否幸福。

現代的AIS通過了圖靈測試,並愚弄了90%的普通人和30%的專業心理學家和語言學家。大衛·D·拉克斯頓(David D. Laxton)描述了他的《行為和心理保健中的人工智能》一書,其中AI模擬了偏執型精神分裂症的行為,並使33%的專家相信結果是由有病的人產生的。

建築

現代的神經網絡具有多層感知器。雖然典型的低級編程僅涉及1和0,但是多個級聯的半導體神經元允許在1和0之間改變輸出信號強度。這緊密地模仿了人類大腦的工作方式。有。

工作記憶(我們稍後再討論)也是一個源自自然大腦的想法。它模擬動物如何收集不同的經驗並發展某些行為方式。

多麼聰明

Alpha Go和最先進的AI聊天機器人算法使用所謂的“深度學習”和“強化學習”。這項技術可以保護人們免受愚蠢的機器人的攻擊。當然,使機器人更智能。

在第一階段,一層神經元接收輸入信號。當輸入神經元在半導體神經元的其他層之間分配信號時,第二階段開始。這種神經元的多層級聯允許以線性和非線性方式處理數據。它是深度神經網絡中超高速數據處理的關鍵。

加強學習源於自然。回憶一下每一個正確的動作,甜心餵養的幼犬。當AI做出正確的決定並獲得結果時,它會獲得某種獎勵。這與通常監督的機器學習不同,因為沒有預先確定的結果。AI必須分析自己的結果,並找到實現特定目標的最佳方法。

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