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程序猿:我只想买个沒有方格的衬衣,如何就那么难?

晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

说到轨范员着装,大年夜家会想到甚么?

天然是格子衬衫了。

但一个外国轨范员,终究对此厌倦,他不想再穿格子衬衫或条纹衬衫,是以他打开了亚马逊网站,输入了关头词“无条纹衬衫”(shirt without stripes),后果倒是如许的:

为何几近所有都是带条纹的衬衫啊?

“一定是我打开的姿式不合弊端!”

或只是亚马逊的天然语音措置(NLP)手艺不够好吧。

他又接着考试考试了谷歌和微软的搜索引擎,后果却照样如许:

横竖后果就算不是衬衫,也一定带条纹,甚至还搜出了球衣。

假如把关头词换成“没有格子的衬衫”(shirt without plaid),后果照样让人失落望。

是不是是感应这个世界满满的恶意?轨范员想买个没有格子的衬衫怎样就这么难!

接着,这位轨范员把搜索后果上传到GitHub,短短十个小时就获得了300星。

更让人没想到是,这件小小的工作影响局限还在扩大年夜,几个小时就在Hacker News上带了400多条评论。

看来有不异槽点想吐的人,并良多。

而且工作也“闹大年夜”了。

大年夜家发现,何止搜索引擎,而今你只需一个“不”就可让AI助手变“人工智障”。

打开你的Siri,和它说“不要示知我气候”,但Siri照样义无反顾地示知了你气候状态。

那末问题来了:为何AI会犯如此初级的弊端呢?

人工智能的盲区

不管是搜索商品图片照样扣问气候,加上了一个“不”或“无”字,就变得复杂起来。

这个“不”事实是哪一个部分做出否定,可强人类也说不清楚。

这类问题属于“归因”问题,多是统计学方式不克不及解决的,这就触及到机械进修的盲区了。

在上面的问题中,措置一个“不”还算较量清楚,然则在一些对正确性有要求的范畴,会有很大年夜的问题。

好比“无癌症证据”,事实是获得了没得癌症的证据,照样根蒂没有证据呢?

这还算是较量简单的,人类措辞中还有良多两重否定,有时刻连人本身表达的时刻城市失足。

措置这类问题,不克不及利用畴昔的统计方式,而需要更多存眷语法内在的逻辑性,措辞学中的乔姆斯基学派的研究者就是这么认为。

然则触及此类算法的研究很少,甚至良多从事算法的人对此其实不感爱好。

一些从事机械进修研究的大年夜型公司,他们研究的算法具有很大年夜的适用性,然则在归因等环境下,他们的措辞模子可能会失落败。

而且神经收集还没有显示出对此问题的改良。在说“不”这个问题上,各家的AI都不克不及颠末历程图灵测试,甚至显得愚蠢。

所所以不是是“尚有隐情”?

手艺不成照样SEO拆台

是不是是由于谷歌没有在搜索引擎里用上NLP手艺,所以才致使弊真个后果?

实际上,谷歌客岁10月就已在英文版的搜索引擎里用上了BERT。

畴昔,谷歌的搜索更多的是基于单个单词的理解。

好比“2019 brazil traveler to usa need a visa”,之前的谷歌搜索会基于visa、usa、brazil这几个关头词,而英文后果里更多的是美国人咨询去巴西,所以搜索后果常常是相反的。

更新后的谷歌可以或许理解“to usa”的含义,才能辨认正确的后果

是以这让一些网友感觉,谷歌亚马逊研究多年的NLP手艺不外如此,要理解人类措辞还有很长的路要走。

不外,颠末尽力,较量争论机已可以或许弄清楚英文里的“无癌症证据”(No evidence of cancer、Evidence of no cancer)两者之间的不同。

当然,还有一些手艺之外的身分。

任何搜索引擎都绕不开SEO和告白问题。

那些卖条纹衬衫的商家会颠末历程各类优化手段,霸占“条纹”和“衬衫”这两个关头词的头部位置,后果致使“no”和“without”之类的关头词被疏忽。

一些网友认为,是SEO的垃圾信息毁了搜索引擎,同时告白照样是谷歌搜索的主要收入

不外,我们也用最大年夜的中文搜索引擎试了试,发现也是一样的后果:

但往好的一面看,这也意味着时期之问有解了。

之前,总有人“抬杠”,在智能时期里,你没法判定跟你互换的是人类照样AI……

但而今,钥匙来了:机械是不克不及说“不”的。

https://news.ycombinator.com/item?id=22925087

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