微軟刷新了SQuAD記錄！聊天機器人居然懂人類情感？谷歌大腦「神經網路優化器搜索」又雙叒叕更新……

本周關鍵詞

SQuAD｜聊天機器人

計算機視覺｜谷歌大腦

主播 | 吳璇

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這裡有你想知道的本周 AI 大事件 /

· 微軟又刷新了SQuAD記錄...

·如何讓聊天機器人理解人類情感？

· 計算機視覺還要多久才能理解這個世界?

· 谷歌大腦的「神經網路優化器搜索」自動找到更好的訓練優化器

NO/1上周，微軟又刷新了SQuAD記錄...

今年7月，斯坦福大學發起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）挑戰賽榜單更新成績，科大訊飛與哈工大聯合實驗室(HFL)提交的系統模型奪得第一名，這也是中國本土研究機構首次取得該賽事的榜首。

就在幾天前，斯坦福大學NLP組發推稱，微軟提交了一次SQuAD的測試成績，重新奪回了該數據集測試榜單第一的位置。

SQuAD很討產業界的喜歡，參賽者包括來自微軟總部及微軟亞洲研究院、Salesforce、科大訊飛、谷歌以及卡內基·梅隆大學、復旦大學等知名企業研究機構和高校，目前在排行榜上，前三名均來自產業界。

SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）是行業內公認的機器閱讀理解領域的頂級水平測試，被譽為機器閱讀理解領域的ImageNet。（來源：雷鋒網）

NO/2清華大學黃民烈博士：如何讓聊天機器人理解人類情感？

近日，第十三屆 NTCIR 評測比賽中，黃民烈博士帶領清華的兩位學生，聯合搜狗搜索團隊一舉獲得了冠軍。團隊著手研究如何讓計算機通過文字方式表達情緒，也是希望能在人機對話系統中加入感知情緒的成分，能從語言和情感兩個維度上生成恰當的回復。

根據論文的介紹，ECM 在傳統的 Sequence to Sequence 模型的基礎上，採用靜態的情感向量嵌入表示，動態的情感狀態記憶網路和情感詞外部記憶的機制，讓 ECM 得以根據用戶的輸入，並基於指定的情感分類（包括快樂、傷感、憤怒、厭煩、好感等五種情緒）輸出相應的回復。

在這項研究中，ECM 首次將情感因素與深度學習方法相融合。ECM 的主要數據來源是新浪微博。（來源：雷鋒網）

NO/3李飛飛：在物體識別之後，計算機視覺還要多久才能理解這個世界

9 月 26 日，在機器人領域的頂級學術會議 IROS 2017 上。著名華人計算機視覺專家、斯坦福副教授李飛飛，與專家學者討論了計算機視覺的下一步目標：豐富場景理解，計算機視覺與語言結合和任務驅動的計算機視覺的進展和前景。

李飛飛把視覺相關的任務組織成三類：

一是除了物體識別之外的關係識別、複雜語意表徵、場景圖；

二是在場景gist之外，我們需要用視覺+語言處理單句標註、段落生成、視頻理解、聯合推理；

最後是任務驅動的視覺問題，李飛飛說「這裡還是一個剛剛起步的領域，我相信視覺和邏輯的組合會在這個領域真正攜起手來。」（來源：雷鋒網）

NO/4效果超過SGD和Adam，谷歌大腦的「神經網路優化器搜索」自動找到更好的訓練優化器

谷歌大腦近期放出了一篇論文「Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning」（強化學習的神經網路優化器搜索），用強化學習的方法為神經網路（尤其是深度學習）找到最佳的優化演算法/權重更新規則。

在這篇論文中，谷歌大腦的研究員們討論了一種方案，它可以自動設計優化方法中的權重更新規則，尤其是對於深度學習架構。這個方案的重點是使用了一個RNN結構的控制器，這個控制器可以給優化器生成權重更新方程。這個RNN結構的控制器是通過強化學習的方式訓練的，一個具體的網路結構用它生成的更新規則進行同樣次數的訓練後，可以把模型準確率最大化。（來源：雷鋒網）

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