威诺时手表女(威诺时手表是哪个国家的)

作者：WillKnight

翻译：younger

审校：心

原文：technologyreview

想让虚拟助手真的理解我们？要走的路还很长。

用户：Siri,callmeanambulance（给我叫一辆急救车）.

Siri:Okay,fromnowonI’llcallyou“anambulance.”（好的，以后我就叫你“一辆急救车”）

苹果于2011年首次发布虚拟助手后，便很快修补了这一漏洞。但是，有一项新型竞赛表明，计算机仍然缺乏避免发生这些让人尴尬的乌龙事件所需的常识。

本周，纽约一项学术会议展示了该竞赛结果。让计算机真正地拥有智能有多难？会议方还预估了这项工作量的大小。

威诺格拉德模式挑战赛上(WinogradSchemaChallenge)，计算机需要理解一些看似模棱两可但人类常常很容易就解析的句子。想要将这些句子的歧义消除，机器要有一些对常识的理解能力。比如，“这座城市的议员拒绝示威者进入，因为他们害怕暴力事件。”逻辑上，“他们”这个词所指意义并不明确，但人类根据更广泛的上下文背景就可以理解这句话。

在选择句子的正确意义时，挑战赛中这些程序的表现，只能说比随机略好一点。表现最好的参赛者正确率为48%，而随机选择答案正确率高达45%。为获得赢取25000美金大奖的资格，参赛者需要至少达到90%的正确率。表现最好的参赛者分别为中科大研究人员QuanLiu，和塞浦路斯公开大学的NicosIssak。

GaryMarcus是纽约大学心理学家和本次竞赛的顾问，他说，“这并不稀奇，机器的表现比随机猜没有好多少。”这是因为，众所周知，让计算机有常识知识这件事再困难不过了。手动编码构建的知识不可能持久。想让计算机对文本进行统计分析就学习真正的世界，这并不简单。大多数参赛者都尽力想将手工编码的语法理解能力与关于事实的知识库结合起来。

同时，Marcus也是一个最近创立的AI企业GeometricIntelligence的联合创始人，他说，大家都知道谷歌和Facebook没有参与这项赛事。虽然这些公司的研究人员都曾经表明，他们在自然语言理解方面已经获得重大进展。“本来还指望这些巨头来这里大笔一挥，神采飞扬地拿100分呢，”他说，“但如果真的这样，我可能会震惊的。”

该竞赛不仅仅旨在衡量AI方面的进展，它还向公众展示，打造更富直觉、更得体的聊天机器人，提高计算机从文本中分离更多信息的能力，是件多么困难的事情。

谷歌，Facebook，亚马逊，微软的研究人员都正转向对语言的关注。他们用“深度学习”神经网络等最新的机器学习技术，研发更有直觉能力的聊天机器人和个人助理。其实，随着聊天机器人和声音助理的普及，以及图像和语音识别等方面取得显著进展，你可能会认为，机器理解语言的能力也正在突飞猛进。

比赛前两名中，有一组选手使用了高端的机器学习技术。Liu的团队中，研究人员分别来自多伦多的约克大学和加拿大的国家研究委员会，他们用深度学习技术和几件份文本，训练计算机识别不同事件之间的关系的能力，比如“打篮球”，“赢”，或者“受伤”等。

科技咨询企业的高级科学家LeoraMorgenstern说，“我很高兴看到有人使用深度学习。”他是该比赛的组织方之一。

Liu的团队称，在修复了系统对竞赛问题的理解方式中的一个问题后，他们的正确率几乎达到60%。然而Morgenstern提醒说，尽管这些说法已得到确认，但这个精准度仍然与人类的正确率相差甚远。

最初，主要是多伦多大学的人工智能研究人员HectorLevesque为了测量机器的理解能力而使用威诺格拉德模式的句子。这个测试以该领域的先驱和斯坦福大学教授TerryWinograd的名字命名。Terry构造的对话式计算机程序，是最早出现的同类程序之一。

该挑战赛作为图灵测试的升级版本于2014年推出。上世纪50年代，计算和人工智能之父艾伦图零想了解机器是否会像人类一样思考，便提出了一种测试机器智能的简易方法：让机器尽力去欺骗一个人，并让后者认为他在用文本与一个真正的人进行沟通。

图灵测试存在的问题是：对一个程序来说，用简单的技巧或遁辞，就常常可以轻易地骗过测试者。但是，一个程序如果没有某种形式的通用知识，就不能解析威诺格拉德模式等有歧义的句子。

这项竞赛可能会有重大的实践指导意义。“当你的产品开始支持对话的时候，这个问题就至关重要了。”CharlieOrtiz说，他是Nuance的高级首席研究员，这家企业制作语音识别和声音接口软件，并为该竞赛提供了赞助。Ortiz说，就算与计算机进行简单对话，也需要常识性推理能力。比如，“购物的时候，如果我说，‘我想给吉他买个箱子；它必须足够结实。’那么‘它’指的是哪个？”

Marcus补充道，常识性推理将会越来越重要，因为智能家居或可穿戴配件等设备正越来越普遍。“当你想要问问你的手表，你是否没有浏览完50个眼花缭乱的选项，”他说，“当你开始与自己的车或表对话，当你不再需要打字，而希望用连贯的句子这种会话语篇进行沟通的时候，你自然会想要参考这些物品为你提供的帮助。而我们现在需要做的是，解决这些问题，让这些想法成真。”