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接受潛臺(tái)詞和諺語的機(jī)器可以更好地理解人類,捕獲我的漂移可以獲得潛臺(tái)詞和語言的人工智能可以比嚴(yán)格的文字化AI更好地理解用戶。
人工智能系統(tǒng)通常善于回應(yīng)直接陳述,例如“Siri,告訴我天氣”或“Alexa,玩'Despacito'。”但是機(jī)器還不能像人類那樣做小談話,Yejin Choi說道,自然西雅圖華盛頓大學(xué)語言處理研究員。當(dāng)涉及語氣和習(xí)語等會(huì)話細(xì)微差別時(shí),AI仍然難以理解人類的意圖。
為了幫助機(jī)器參與更人性化的對(duì)話,研究人員正在教AI來理解超出嚴(yán)格字典定義的單詞的含義。在最近的AAAI人工智能會(huì)議上,一個(gè)小組推出了一個(gè)系統(tǒng),用于衡量一個(gè)人在講話時(shí)的真實(shí)含義,另一個(gè)小組提出了一個(gè)人工智能,用于區(qū)分寫作中的文字和比喻短語。
一個(gè)關(guān)鍵的對(duì)話技巧是接受潛臺(tái)詞。匹茲堡卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的人工智能研究員Louis-Philippe Morency說,某人的面部表情或語調(diào)可以顯著改變他們的言語含義。用一個(gè)鬼臉描述一部“病態(tài)”的電影,傳達(dá)的東西完全不同于用激動(dòng)的語調(diào)和眉毛抬起來稱它“生病”。
Morency及其同事設(shè)計(jì)了一個(gè)人工智能系統(tǒng),觀看YouTube剪輯,了解非語言提示,如面部表情和語音音調(diào),如何影響口語單詞的含義。
人們?cè)谠u(píng)估視頻主體表達(dá)了多少負(fù)面或正面情緒時(shí),人工智能的準(zhǔn)確度為78%,Morency的團(tuán)隊(duì)在1月31日?qǐng)?bào)道。該系統(tǒng)也很擅長區(qū)分不同表達(dá)的情緒。但它比其他人更好地認(rèn)識(shí)到一些情緒;例如,它分別以87.3%和83.4%的準(zhǔn)確度識(shí)別出幸福和悲傷,但在辨別中性表達(dá)時(shí)僅準(zhǔn)確率為69.7%。Morency接下來想測試這種人工智能是否可以識(shí)別某人的面部表情和語調(diào)是否正在諷刺他們的話語。
即使在書面交流中,理解某人的意圖也很少像將字詞的字面意義串聯(lián)在一起一樣簡單。成語很棘手,因?yàn)楦鶕?jù)具體情況,它們可以按照字面或形象進(jìn)行解釋。例如,同樣的措辭可用于字面標(biāo)題 - “孩子們玩火:專家警告父母要留意危險(xiǎn)的跡象” - 以及比喻性的 - “在阿富汗玩火。”
這種模糊性可能成為人工智能系統(tǒng)的絆腳石,可以分析在線表達(dá)的情緒或?qū)⑽臋n翻譯成其他語言。為了解決這個(gè)問題,匹茲堡大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Changsheng Liu和Rebecca Hwa設(shè)計(jì)了一個(gè)系統(tǒng),根據(jù)周圍的單詞確定一個(gè)短語是字面意義還是比喻意義。在“玩火”的頭條新聞的情況下,系統(tǒng)可能會(huì)期望看到“孩子”和“玩”在一起,因此更有可能認(rèn)為第一個(gè)標(biāo)題文字,但找到“阿富汗”和“玩“無關(guān),并判斷第二個(gè)標(biāo)題比喻。
該AI系統(tǒng)通過閱讀維基百科條目中的句子來學(xué)習(xí)如何關(guān)聯(lián)不同的單詞。Hwa和Liu于1月29日?qǐng)?bào)道,在實(shí)驗(yàn)中,該程序在判斷句子中包含的短語是字面上還是具象時(shí),準(zhǔn)確度為73%到75%。
計(jì)算機(jī)識(shí)別和解釋非文字語言的能力正變得越來越重要,因?yàn)槿斯ぶ悄芤讶谌胛覀兩畹母喾矫?,印第安納州西拉法葉普渡大學(xué)的自然語言處理研究員Julia Rayz說,他沒有參與這兩個(gè)項(xiàng)目。其他研究人員正在用隱喻和反諷來解決類似的問題。
“我們開始進(jìn)入U(xiǎn)ncanny Valley,在那里[AI]會(huì)變得如此優(yōu)秀,至少在這些簡單的談話中......它幾乎就像與人類交談,”ÉcolePolytechniqueFédérale的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Robert West說。瑞士的de Lausanne沒有參與這些項(xiàng)目。但理解語言細(xì)微差別至關(guān)重要。如果人工智能不能做到這一點(diǎn),“我們永遠(yuǎn)不會(huì)擁有能夠在任何談話中幸存下來的智能機(jī)器。”
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