前瞻网|只要一直让它们玩填字游戏，让AI学习语法原来很简单
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在训练人工智能模型时 ， 怎么样让它在掌握扎实的词汇和词类基本知识后 ， 进一步了解语法?
以下面这句话为例:&ldquo厨师跑去饭店吃饭&rdquo 。 这句话有许多元素 ， 该怎么理解?是厨师去吃饭 ， 还是饭店吃饭 ， 抑或是厨师开的商店在吃饭?
普通人基本上能顺接理解这句话的意思 ， 但即使是最先进的人工智能系统 ， 也会对此感到困惑 。 毕竟 ， 从这句话中截取一部分 ， 就是&ldquo饭店吃饭&rdquo 。
过去让先进的机器学习模型解决这些问题 ， 主要是通过大量人工数据训练 ， 工程师&ldquo手把手&rdquo地教授语法、句法和其他语言原理 。
问题是 ， 这种方法昂贵且需要大量人力 ， 且仍然难以教会计算机处理一些含糊不清的问题 。 在实际语言中 ， 根据句子结构和语境的不同 ， 同一组词的意义可能有很大的不同 ， 中文尤其如此 。
【前瞻网|只要一直让它们玩填字游戏，让AI学习语法原来很简单】但斯坦福大学人工智能研究人员的2项新研究发现 ， 先进的人工智能系统也可以自行摸索出语言原理 ， 不必预先练习人类标注的数据 。 这种方法更接近于人类儿童学习语言的方式 。 更令人惊讶的是 ， 研究人员还发现 ， 人工智能模型似乎还能推断出适用于不同语言的&ldquo通用&rdquo语法关系 。
这对自然语言处理有很大的影响 ， 而这种语言处理在回答问题、翻译语言、帮助客户甚至审查简历的人工智能系统中越来越重要 。
这种方式成功的关键是让机器参与数十亿个&ldquo疯狂填词&rdquo(MadLibs)游戏 。 欧美曾流行的一种群体游戏 ， 共同编造一个故事 ， 故事内容可以随想象力无限发散 。 人工智能模型可以以此学到很多关于语言的知识 。 在这个过程中 ， 为了更好地预测缺失的单词 ， 他们会自动创建单词的相互关系模型 。
这些模型变得更大、更灵活的过程 ， 实际上就是在自我组织 ， 最终逐渐发展成人类语言的结构 。 这和人类儿童的思维很相似 。
译/前瞻经济学人APP资讯组
参考资料:
[1]https://techxplore.com/news/2020-07-ai-mad-libs-grammar.html
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