文理偏科的机器人

□ SONG

文理偏科的机器人

□ SONG

公立函馆未来大学的松原教授一直在开发能够写小说的AI，他们的目标是让AI赢下一个文学奖。谷歌旗下DeepMind去年打造的AI程序AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国顶级棋手李世乭，一时名声大振。

此前日本国立情报学研究所的研究人员打造了一款名为“Torobo-kun”的机器人，设计目的是让Torobo-kun能够通过日本顶尖高校东京大学的入学考试。然而在最近的一项研究后，他们不得不放弃这一目标。

近几年来AI得到了迅速发展，不仅在围棋上战胜人类世界冠军，在其他方面也展示出各种技能。但AI对人类语言的阅读理解能力一直不太出色。来自日本情报研究所和其他机构的一组研究人员共同打造了Torobo-kun，并从2013年开始让它参加模拟大学入学考试以测试其智能。

在2016年，Torobo-kun第一次成功通过了模拟考试。测试成绩表明它有80%的机会被明治大学和青山学院大学等著名私立学校录取。这次模拟考试由一个大型函授教育公司所操办。之后，Torobo-kun还在东京大学入学考试的复试阶段表现良好。理科数学的偏差值获得了76.2的好成绩。

然而，开发者最终还是放弃了让Torobo-kun考入东京大学的远大目标。他们解释说：“一个人工智能系统无法理解基本含义，并且在阅读能力上也有局限。我们发现该系统的得分不足以让它通过东京大学的入学考试。”

从一开始，Torobo-kun便在阅读理解测试中表现不佳。例如，当它遇到一个世界历史问题：“曹丕的父亲是谁?在中国的三国时期，谁成为了魏朝的第一任皇帝?”Torobo-kun没能给出正确答案。虽然它知道曹丕是曹操的儿子，但因为不理解父子关系，它无法反向推论出曹操是曹丕的父亲。

一个负责开发Korobo-kun英语语言能力的研究团队将“深度学习”方法引入到Torobo-kun的开发中，试图提升其对长句子的阅读理解能力。深度学习被认为是一种创新技术，通过给AI系统反复展示大量的图像和文本数据来使其能力得到加强。然而可能是因为训练数据量不够的原因，深度学习没能给Korobo-kun带来更好的表现。研究人员只好作罢。

NTT通讯实验室的首席研究科学家Higashinaka也参加了该项目，他说：“要想达到通过东京大学入学考试的水平，至少需要100万套试题数据。准备这些数据的成本太高，导致最终没能成行。”

虽然Korobo-kun最终遗憾放弃了东大之路，许多研究员仍然对发展AI的能力持乐观态度。公立函馆未来大学的松原教授一直在开发能够写小说的AI，他们的目标是让AI赢下一个文学奖。他们甚至还通过给AI展示已故作家小松左京的作品，试图让AI习得小松左京的写作风格，并续写作家未完成的遗作。

“虽然目前的方法有其局限，但或许可以通过让AI采用与人类不同的学习方法取得进展。”松原说。

谷歌旗下DeepMind去年打造的AI程序AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国顶级棋手李世乭，一时名声大振。DeepMind使用深度学习，让AI阅读数十万条数字化的新闻文章，从而提高AI的阅读理解能力。最终他们使用填字测试进行检验，AI确实表现出比较高的正答率。另外还有开发者在研究如何在仅有小数量数据样本的情况下提高AI的学习效果。类似人类的大脑便可以通过过去记忆的回忆来应对新情况。

或许未来我们可以在AI系统身上看到熟能生巧的实践。

（摘自《IT之家》）