ARC測試重點(diǎn)超越了事實(shí)問題

“常識(shí)”是每個(gè)人每次都聽到的一句話，通常來自憤怒的旁觀者，他們認(rèn)為你沒有。什么是“常識(shí)”?

“人類利用常識(shí)來填補(bǔ)他們提出的任何問題的空白，在理解但非明確的背景下提供答案，”Swapna Krishna在Engadget中寫道。

在幼兒中增加幾年的發(fā)育成長，他或她獲得常識(shí)，但AI有問題。在人工智能研究中提出挑戰(zhàn)的是Oren Etzioni博士，他是華盛頓州西雅圖艾倫人工智能研究所(AI2)的研究員和教授。

為了獲得人們擁有的流動(dòng)性，他們從一件事物到另一件事物的自然能力，這些項(xiàng)目需要每十年一歲的東西，他說，這就是常識(shí) - 一組事實(shí)，啟發(fā)式，觀察，我們可以帶到桌子上的所有東西，但計(jì)算機(jī)沒有。“在艾倫人工智能研究所，保羅艾倫的任務(wù)是幫助我們解決這個(gè)問題。”

他們真的是。據(jù)報(bào)道，他們已經(jīng)提出了一項(xiàng)新的測試，作為他們推動(dòng)人工智能系統(tǒng)了解世界的一部分。

在新的測試被稱為ARC，它代表AI2推理挑戰(zhàn)。研究人員寫了一篇關(guān)于他們測試的論文。“想想你解決了問題嗎?試試ARC，AI2推理挑戰(zhàn)”，作者是Peter Clark，Isaac Cowhey，Oren Etzioni，Tushar Khot，Ashish Sabharwal，Carissa Schoenick和Oyvind Tafjord。

麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論中的 Knight將解釋說，該測試“將提出小學(xué)一級(jí)的多項(xiàng)選擇科學(xué)問題。每個(gè)問題都需要了解世界是如何運(yùn)作的。”

AI2網(wǎng)站表示，這些問題是為了鼓勵(lì)高級(jí)問答研究。

奈特援引紐約大學(xué)教授加里馬庫斯的話說。他說：“我認(rèn)為這是一種很好的解決方案，可以解決在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域變得如此普遍的表面基準(zhǔn)。” “它應(yīng)該真的迫使AI研究人員加強(qiáng)他們的游戲。”

文章的作者說：“你的模型能否表現(xiàn)得更好?我們將ARC視為對(duì)社區(qū)的挑戰(zhàn)。”

常識(shí)一般被認(rèn)為是人工智能的圣杯。

作者在他們的論文中寫道，“數(shù)據(jù)集在推動(dòng)研究方向方面已經(jīng)具有很大的影響力。最近的質(zhì)量保證數(shù)據(jù)集已經(jīng)取得了令人矚目的進(jìn)展，但是我們只關(guān)注表面層次線索足以找到答案的事實(shí)問題，在需要推理或其他先進(jìn)方法的問題上鼓勵(lì)取得進(jìn)展。“

這就是他們的ARC進(jìn)入的地方，以幫助該領(lǐng)域轉(zhuǎn)向更艱巨的任務(wù)。

“我們提出了一個(gè)新的問題集，文本語料庫和基線，以鼓勵(lì)在高級(jí)問答中進(jìn)行人工智能研究，”作者在他們的論文中說，這是在arXiv上。

有多種選擇的問題。這里有一個(gè)問題：“下面哪個(gè)項(xiàng)目不是用自然界中生長的材料制成的?” 可能的答案是棉襯衫，木椅，塑料勺和草籃。答案是關(guān)于世界的常識(shí)畫面，并且Knight說，“正是這種常識(shí)是語音助手，聊天機(jī)器人和翻譯軟件背后的AI缺乏。而這也是他們?nèi)绱溯p易混淆的一個(gè)原因。”

這項(xiàng)測試對(duì)人工智能領(lǐng)域有何貢獻(xiàn)?“如果機(jī)器學(xué)習(xí)能夠成功通過Arc推理挑戰(zhàn)，那就意味著系統(tǒng)掌握了人工智能目前沒有的常識(shí)，”Krishna寫道。“這將是一個(gè)巨大的進(jìn)步。”