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MIT发起人工智能项目MIT IQ,旨在赢回AI领域主动权

近几年随着科技行业高速的发展,各大科技企业从大学和研究室里吸走了太多AI领域有才华的科学家、工程师和创意。 近日,麻省理工学院(MIT)启动了一项雄心勃勃的项目,旨在了解人类智力,并利用研究成果开发智能机器。 此项项目名为MIT IQ(Intelligence Quest),是学术界发起的一项旨在赢回人工智能(AI)领域的主动权、意义深远的活动。 MIT自上世纪50年代以来一直处于AI研究的前沿。其研发成果包括力量型机器人、可变形机器人、可穿戴皮肤、通讯追踪、人脸识别技术等。同时还包括机器模拟人类情绪、意识等问题的基础理论研究。 2016年,IBM就曾携手MIT组建激发大脑多媒体机器理解实验室(BM3C),旨在探索人工智能是否可以像人一样看和听。MIT的研究团队经过数个月的研究,教会了机器预测人如何打招呼,例如通过握手还是拥抱,其准确率高达43%,人类实验者的准确率为71%。 尽管叫机器人像人一样看和听目前还没办法做到,但是研究人员计划基于人类思维已掌握的这些技能,在虚拟的神经网络上对机器视觉建模,并希望有新突破。 然而,近几年随着科技行业高速的发展,各大科技企业从大学和研究室里吸走了...

又一项目击败人类,阿里巴巴的AI模型阅读理解精准率超越人类

这项技术的突破在于最新的“基于分层融合注意力机制“的深度神经网络算法。 近日,在由斯坦福大学发起的机器阅读理解领域顶级赛事SQuAD中,阿里巴巴凭借82.440的精准率,超越了人类82.304的成绩。 据了解,SQuAD比赛构建了一个大规模机器阅读理解数据集,其中包含10万个问题,文章来源于500多篇维基百科文章。比赛旨在通过梳理出这套试题的线索,看机器学习模型是否能够经过大量信息处理后给出问题的确切答案。 阿里巴巴研究院自然语言处理首席科学家司罗在一份公告中说,对于像“天为什么会下雨”这样的客观问题,机器给出的答案准确率会很高。这种语音技术可以逐步应用于诸如客服、博物馆指南、在线解答患者医疗问题等广泛的实际应用领域,从而以一种前所未有的方式减少人力投入的需求。 这项技术的突破在于最新的“基于分层融合注意力机制“的深度神经网络算法。该模型能够模拟人类在阅读理解问题的一些行为,包括结合篇章内容主体,带着问题反复阅读文章、避免阅读中遗忘而进行相关标注等。 同时,此项技术已被阿里内部广泛使用。例如,每年双11都有大量的顾客对活动规则进行咨询。阿里会让机器直接对规则进行阅读,为用户提供规则解读...

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