侵权投诉
焊接机器人 喷涂机器人 搬运机器人 装配机器人 切割机器人 其它机器人
订阅
纠错
加入自媒体

人工智能“邂逅”高考:那一天,机器人来了

2017-06-08 08:56
风频浪劲
关注

不同的背景决定了二者的不同的解题思路,甚至在一定程度上截然相反:准星云学的 AI-Maths 与 863 计划的高考机器人的思路一致,强调 “ 不联网、不连接题库、无人工参与 ”,在只有少量训练样本的情况(只有约500套试卷、1万道题的训练量)以机器建立类似人类的复杂逻辑推理能力与联想能力。试图让机器在较少样本和较少资源耗费的情况下,拥有“举一反三”能力。而学霸君的思路则强调大题库(已经有超过7000万的巨大题库),通过海量的题库,用户行为数据,以及 Ai 自我博弈,从海量题目中找到适合共通的知识元件和解题模式。从某种角度说,这两种模式的区别类似于Alphago 早期版本的学习过程,计算机可以通过规则自己对弈,也可以学习棋谱。从此前的测试中看,Aidam 的成绩要好于 AI-Maths,但如果以纯粹人工智能的难度和多行业的延展性,AI-Maths 要略高一筹。

  

陈锐锋为观众讲解AI原理

不过,尽管距离人类只有“1分之隔”,但无论是 AI-Maths 还是 Aidam ,仍然有很长的路要走。

在四个月前的那次首次亮相中,AI-Maths 仅得了 93 分。事后,准星云学 CEO 林辉在接受记者采访时,认为它失分的重要原因来源于“无法理解题意”,它们缺乏人类生活的常识,它们无法理解“投资”、“理财”这些概念。

在现场,AI-Maths 的研究人员举了一个例子:它可能能够解决复杂的数学问题,因为1-9的数字对它理解起来非常很容易。但是人工智能要理解“苹果是什么”却很难,因为一个具象苹果,需要非常多的描述。人类可以从小从生活经验里习得,而 AI 则不能。这也导致了,在语言相对更复杂,概念更多的应用题领域,AI 的难度要比人类解题大得多。

这一问题同样困扰着 Aidam 的开发者。陈锐锋简要介绍了 AI 的答题过程必须经过三步: 第一步,从自然语言转为形式语言,需要将复杂的数学题分析其中的语法结构,抽出其中的主谓宾,形成能够让AI理解的语句。第二步,从形式语言进行自我映射、自我推理,并完成最终解题过程。第三步,将解题完成后的机器语言翻译回人类的语言。仅在解决“如何将几何语言转化为机器语言”这一难题上,开发者就花费了整整一年的时间。此次的题目也是由人手工输入,在一定程度上降低了 AI 解读的难度。

<上一页  1  2  3  4  下一页>  余下全文
声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号