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微软开发阅读理解其他AI的AI

机器阅读理解(MRC)是一种人工智能能力,可以了解嵌入在不同来源中的特定知识 - 这是许多现实世界场景的必要技能。例如,在搜索应用程序中,它帮助认证机构给出一个精确的答案而不是包含该网页的URL,并且将来,MRC甚至可以帮助医生在数千个文档中查找信息,减少耗时的任务并可能改善医疗行业。

但目前的机器阅读系统通常建立在监督的训练数据上,这意味着它们不仅使用它们应该理解的文章进行训练,而且还需要人工手动标记这些文章的问题,并给出相应的答案。然而,这种方法是不可扩展的,因为必须为任何知识领域和每个知识域完成标签过程。例如,在为帮助医生而建立人工智能的情况下,有必要为每种疾病创建一个MRC,由于文献中正在生产的文章数量不断增加,因此每个疾病都应不断更新。

微软现在拿出SynNet,微软新的“两阶段综合网络”培训模式,SynNet首先从一个领域学习关键知识点或语义概念,并根据可用的监督数据学习,然后学习形成自己的自然语言,在给定文章的背景下,给出问题的答案。

SynNet最有趣的一面是,一旦被训练,它可以在一个新的领域中使用来为给定的文章生成伪问题和答案。这种方法使其能够创建培训特定MRC所需的监督培训数据,从而消除需要人工标签的问题,并使SynNet成为AI教师。目前SynNet还处于起步阶段,当然,并不是每个人都对AI正在发展的方向感到高兴,特斯拉老板Elon Musk警告美国总统,他们需要提早警惕AI并且做出调整。

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