level 14
这类问题很多都是文字游戏,如果给聊天人工智能作足够训练的话应该不难,我认为难得是如何将常识反应在行为上。
2017年02月04日 10点02分
3
level 4
代词回指,是nlp一个基础难题,是强人工智能的一个 标志。以前的图灵测试无法胜任,只能测试弱人工智能。
升级版GAI测试--Winograd Schema,由多伦多大学的研究人员在2011年首次提出,使用模糊的代词的理解:回答一个简单的问题。eg:
The cat sat on the blanket because it was warm. 问 What was warm?
猫坐在毯子上,因为它很温暖。什么很温暖?
上例中的它是一个模糊的代词。为了防止能使用词序或词汇不假思索地回答问题的“智能编程”,总有一个词被改变,从而改变答案,同时成为敏感词。如上例,将问题中的温暖换成冷,那么答案会由毯子变成猫。目前世界水平60分左右,各国距90分合格还有很长一段路。
2017年02月04日 15点02分
4
level 9
不要用人类的思维来猜AI,他们不会用自己的思维来绕自己,唯一要知道的是AI和小孩一样,教什么和怎么教。说是五岁小孩都能轻易认出来,为什么没人问,羊身上有几根毛?草够吃多久?画中牧羊人年纪多大?得过什么病?这些,只是数据,又或者没有...就这么简单AI要想象力干嘛?进化之需要绝对完成任务...这就是未来...
2017年02月04日 18点02分
6
level 9
都有可能,我至少觉得要具体到图像才知道是那个答案。又或者,人类和羊群那个比较接近高尔夫玩家的逻辑。
2017年02月05日 03点02分
8
level 12
想让人工智能到达人的境界,就是把人装进电脑里,把电脑改装成机器人,那么机器人有了人的思维,懂得人类的察言观色,懂得救灾时观察轻重缓急,能够自己思考,机器人也将不再是机器,人类本身就是人工智能的一种形式
2017年02月08日 12点02分
25
level 3
我觉得唐纳德·特朗普看到这段文字回答对的几率只有%50
2017年02月08日 15点02分
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