谷歌公布兩項AI實驗成果：一項讓人「與書對話」，一項可測試單詞聯想力

4月13日，谷歌宣布了其研究部門的兩項最新人工智慧（AI）實驗成果，允許網路用戶涉足語義和自然語言處理。於谷歌而言，公司的主要產品是谷歌搜索引擎，多以文本運行，而這些AI方面的進步也成為了業務的一部分，並且以此為目標——出品能夠理解並分析人類語言元素的軟體。

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相關網站現在起將提供任意互動式AI語言工具的服務，谷歌稱之為語義採集體驗。AI的主要子領域是「詞向量」，這是一種自然語言的理解，它將「語義相似的短語映射到附近的點上，這是基於概念和語言的等價性、相似性或相關性」。「這是一種讓演算法能夠根據實際語言使用的實例來學習單詞之間關係的方法」，著名的未來學家、谷歌研究院的工程總監Ray Kurzweil和產品經理Rachel Bernstein在一篇博客文章中闡述到。谷歌已經在這裡的一篇論文中發表了關於這個主題的研究，並且他們還在TensorFlow平台上提供了一個預先訓練的模塊供其他研究人員進行實驗。

此番公布的兩項公開實驗中，第一項叫做「與書對話」。它可以讓你和訓練好的機器學習演算法進行對話，該演算法可以針對提問從人撰書面文本的相關段落作出表面回答。正如Kurzweil和Bernstein所描述的那樣，與書交談可以讓你「做一個陳述或問一個問題，而這個工具會書中找到句子作為回應，而非依賴於關鍵字匹配。」他們還補充說到：「從某種意義上說，你是在與書對話。通過書的回應，幫助你確定是否感興趣，是否閱讀它。」

「與書對話」應用界面

從我使用web界面的經驗來看，它是一款非常整潔、超美觀的產品。假設你問它一個問題——「為什麼天空是藍色的?」，你會得到很多不同的答案，而這些答案無一例外都在清晰的文本中顯示出來，這些答案來自於相關主題的書籍，諸如內容為「隨著波長的減少，大氣中的分子在光線散射時會變得更強」。然而，與使用標準谷歌搜索引擎截然不同的是，你操作的時候必須點擊一個鏈接並解析文章或網頁，「與書對話」演算法才會為你所用。

「支撐這項技術的模塊至少經歷了10億次對話訓練，比如對句的同時要學會鑒別如何做出最像樣的回復。」Kurzweil和Berstein解釋說，「一旦你提出了問題(或者做了一個陳述)，這些工具就會在超過10萬本書的內容中搜索所有語句，找出那些根據句子層面語義合乎你問題的答案。你所輸入的文字和你所得到的結果二者之間，沒有預先框定的規則。」

當然，正如您可能懷疑的那樣，它有局限性。這個工具更適合回答原始的事實性問題，而且在處理複雜的地緣政治問題或現代文化、歷史重要性的話題時表現不佳。但就作為一個簡單的網路工具，谷歌表示它可以幫助改進諸如Gmail智能回復一類的產品。「與書對話」不乏是一種以自然語義來探索網路的有趣方式，它同時讓我們瞥見到，當人工智慧真正成熟到可以處理幾乎所有我們拋出的查詢時，未來的交互界面會是什麼樣子。

谷歌重磅發布的兩個實驗中的第二個更具互動性——這是一款叫做Semantris的遊戲。遊戲側重於測試玩家的單詞聯想能力，其智能程度就像「與書對話」一樣，並根據你輸入的答案對屏幕上的單詞進行打分。舉個例子，你有一個由10個單片語成的列表，如果Semantris呈現「bed（床）」這個單詞在列表上面，你可能會輸入「sleep（睡眠）」作為回應。Semantris將對這10個單詞進行排序，並根據它認為「床」與「睡眠」之間的語義關係與列表中的其他單詞的關係進行比較。

值得一提的是，很多這類似的谷歌實驗也是公司收集用戶數據的方法之一，通過給用戶提供豐富的文字相關信息，來幫助推送它的技術。這似乎是Semantris的案例，但無論如何，遊戲是測試你自己能力的一種有趣方式，也順道看看軟體如何智能判斷單詞之間的聯繫。你也可以玩一玩類似Tetris的遊戲，通過輸入文字來清除屏幕上的方塊，根據你自己的假設，去猜想屏幕上彩色方塊上的文字和你要輸入的答案之間有沒有關聯。

無可厚非的是，「與書對話」和SEMANTRIS的設計，旨在用來測試軟體的語義理解能力。

細數谷歌眾多過往的AI實驗，像最近可以讓用戶訓練自己基本演算法的受教機器工具，以及以前那些專註於塗鴉和音樂製作的小程序，這些web遊戲和工具都是很有價值的AI互動方式，更容易應用於現實世界當中。AI，正如「機器學習」、「神經網路」這樣的術語一樣，通常對於不知道來龍去脈的人們來說，聽起來是一個抽象概念，又或在某種程度上，它意味著世界上最強大的軟體應用程序和平台想要混淆掩蓋搜索引擎下那些不可告人的秘密。但是通過這類似的實驗，谷歌以一種對每個人都受益的方式揭開了AI技術的神秘面紗。

註：本文由數據觀編譯自The Verge網站，作者/Nick Statt ，譯者/黃玉葉，編輯/陳近梅，圖片來源於原文配圖。轉載請務必註明來源、出處及作者等信息。欲了解更多大數據丨區塊鏈丨人工智慧行業相關資訊丨乾貨丨報告等，可搜索數據觀微信公眾號（ID:cbdioreview）進入查看。

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