草根影響力新視野 夜未央編譯

科技公司使用人工智慧來檢測有害內容、為虛擬助手提供支持、改進翻譯工具並完成其他任務。

但是，像Facebook的母公司Meta構建的AI系統仍然無法像人類那樣學習語言。這家社交媒體巨頭希望通過一項新的長期研究工作來改變這種狀況，該工作將人腦學習語言的方式與人工智慧處理信息的方式進行比較。

該計劃展示了Meta的研究科學家如何努力改進人工智慧，因為它對未來產品做出了更大的賭注，例如一副可以幫助您找到方向、查看訊息或玩虛擬遊戲的增強現實眼鏡。 AR將數字圖像覆蓋在人們對現實世界的看法上。

Meta AI的研究科學家Jean-Rémi King表示，該項目可以幫助改進用於各種任務的人工智慧，包括涉及預測句子或短語之後的單詞或想法的任務。與可以從少量信息中快速學習的人類不同，人工智慧系統即使在輸入大量數據庫的情況下仍然難以完成簡單的任務。

例如，如果任務定義明確，虛擬助手可以更好地了解一個人想要什麼。與這些助手打交道可能會令人沮喪，尤其是當他們不知道自己應該做什麼時。改進 AI 處理語言的方式可以幫助改進產品，例如試圖了解人們想要或期望什麼的虛擬助手。

圖片取自:(示意圖123rf)

「儘管我們看到人工智慧取得了巨大進步，但許多人仍然清楚，在我們達到人類水平的智慧之前，我們還有很長的路要走，」King說。

為了進行這項研究，Meta表示它與法國的神經影像中心NeuroSpin和INRIA合作，研究大腦對某些單詞的反應。研究人員已經在了解人類大腦和經過訓練以預測下一個單詞的AI模型之間的差異。

在INRIA的一項研究中，研究人員將AI語言模型與345名志願者的大腦反應進行了比較。參與者一邊聽故事，一邊使用功能性磁共振成像記錄他們的大腦活動。

Meta說，大腦區域可以提前很久地預測文字和想法。例如，人工智慧語言模型通常會預測短語「Once upon a…」中的下一個詞是「time」。另一方面，如果人類聽到這個短語，就會想出情節想法或敘述，因為它與講故事有關。

King說，這些研究的結果為研究人員提供了一個關於可以做些什麼來改進人工智能的假設，但不是最終答案。

「這可能是一個很好的訊息，如果我們推動這些算法……及時做出預測，也許你會讓他們更有效地學習，」他說。

資料來源： https://www.cnet.com