據(jù)外媒報道，日本國立情報學(xué)研究所(NII)研究人員近日宣布，已放棄讓“Torobo-kun”機器人考入東京大學(xué)的計劃。
Torobo-kun是NII打造的一款機器人，其目的是通過日本頂尖高校東京大學(xué)的入學(xué)考試。但經(jīng)過四年的努力后，Torobo-kun仍無法考入東京大學(xué)。近日，NII經(jīng)過研究后決定放棄這一目標(biāo)。
近年來，人工智能(AI)得到了迅速發(fā)展，不僅在圍棋上戰(zhàn)勝人類世界冠軍，在其他方面也展示出了過人之處，但對人類語言的閱讀理解能力一直表現(xiàn)欠佳。
從2013年開始，NII就讓Torobo-kun機器人參加模擬高考。去年，Torobo-kun第一次成功通過了模擬考試，其成績有80%的機會被明治大學(xué)和青山學(xué)院大學(xué)等著名私立學(xué)校錄取。但遺憾的是，Torobo-kun還是未能考入東京大學(xué)。
NII教授Noriko Arai說：“人工智能系統(tǒng)無法理解一段話的基本含義，閱讀并理解句子的能力局限。我們認為，Torobo-kun無法得到足夠的分數(shù)讓它通過東京大學(xué)的入學(xué)考試。”為此，NII開發(fā)人員已決定放棄讓Torobo-kun考入東京大學(xué)的遠大目標(biāo)。
事實上，從一開始，Torobo-kun在每一科目的閱讀理解測試中的表現(xiàn)都不夠理想。例如，當(dāng)遇到一個世界歷史問題：“曹丕的父親是誰？中國三國時期誰成為了魏朝的第一任皇帝？”Torobo-kun沒能給出正確答案。雖然它知道曹丕是魏王曹操的兒子，但因為不理解父子關(guān)系，Torobo-kun不知道反過來曹操就是曹丕的父親。
為了強化Korobo-kun的閱讀理解能力，研究人員還引入了“深度學(xué)習(xí)”方法。但可能是因為訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠龐大，深度學(xué)習(xí)技術(shù)沒能提高Korobo-kun在這方面的表現(xiàn)。
NTT通訊科學(xué)實驗室(CSL)首席研究科學(xué)家Ryuichiro Higashinaka稱：“要想通過東京大學(xué)入學(xué)考試，至少需要100萬套問題陳述及答案試題。準(zhǔn)備這些數(shù)據(jù)的成本太高，根本是不現(xiàn)實的。”
雖然NII放棄讓Korobo-kun考入東京大學(xué)的計劃，但許多研究員仍對發(fā)展人工智能的能力持樂觀態(tài)度。公立函館未來大學(xué)(Future University Hakodate)教授Hitoshi Matsubara及其團隊一直在開發(fā)能夠?qū)懶≌f的人工智能系統(tǒng)，他們的目標(biāo)是讓人工智能贏得下一項文學(xué)獎。
谷歌(微博)旗下人工智能部門DeepMind開發(fā)的圍棋程序AlphaGo去年戰(zhàn)勝了韓國頂級棋手李世石，一時名聲大振。DeepMind通過深度學(xué)習(xí)方法，讓人工智能系統(tǒng)閱讀數(shù)十萬條數(shù)字化新聞，從而提高其閱讀理解能力。最終，在一項文章填空測驗中，獲得了較高的正確率。
此外，還有研究人員在開發(fā)一套新的人工智能系統(tǒng)，能在極少數(shù)據(jù)輸入的前提下做出正確的判斷。其工作原理類似于人類大腦，能通過回憶過去的記憶來應(yīng)對新情況。
東京大學(xué)計算機科學(xué)家、教授Ken Sakamura稱：“考慮到該領(lǐng)域仍處于研究的前沿，人工智能在閱讀理解方面的局限性也沒有想象的那么大。”
微信掃一掃
