煜星招商动态



煜星代理沃森改变了科学的游戏规则

文章来源:未知时间:2020-02-12 点击数:


 
 
这里有一个提示:它按下蜂鸣器的速度很快,里面塞满了相当于一百万本书的东西,它可以在《危险边缘》节目中打败你!
 
答案是:沃森是什么?
 
沃森是IBM的超级计算机,后来成了《危险边缘》(Jeopardy!),煜星代理这是一档长期播出的电视智力竞赛节目。在2011年2月的一场对决中,这台聪明的机器击败了人类有史以来最危险的两场比赛!冠军。
 
当然,沃森每秒可以筛选数万亿页的文本,但科学家们花那么多时间制造一台机器,只是为了在游戏节目中炫耀吗?
 
不是真的。
 
沃森的胜利标志着科学家的一项重大技术成就。这是因为为了获胜,计算机必须“理解”它所读的内容。
 
多年来,计算机一直在做智能的事情。但是到目前为止,还没有一台机器能够做到人类每天都做的事情——理解人们彼此交谈时使用的词语
 
让机器理解语言一直是从事人工智能(AI)研究领域的科学家的一个目标。但是人类的语言充满了多样性和模糊性——这是计算机无法很好地处理的。一个短语可能有几个不同的意思。或者,在危险的情况下!节目主持人亚历克斯·特雷贝克(Alex Trebek)朗读了一条显示在屏幕上的简单线索。为了理解这些单词的意思,计算机需要学习上下文、俚语以及人们在日常会话或自然语言中使用的所有其他细微差别。
 
IBM科学家大卫·费鲁奇(David Ferrucci)说,这对电脑和它们的设计者来说都是一个挑战。他知道这一点,因为他花了四年时间指导一队科学家为沃森的比赛做准备。
 
圆的一个
 
沃森并不是第一个高调赢得比赛的电脑。1997年,IBM开发了一种名为“深蓝”的国际象棋超级计算机。在与当时的国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)的比赛中,深蓝赢了。
 
但教电脑下国际象棋比教电脑玩《危险边缘》要容易得多!国际象棋有严格的规则。游戏规则和策略可以被编码成计算机语言,告诉机器具体做什么和什么时候做。在国际象棋的每一回合中,深蓝的电脑大脑都会扫描数百万种可能的走法,从中选出最好的一步。
 
让计算机理解人类的要求要难得多。措辞很微妙,还有《危险边缘》的线索!往往充满了笑话或双关语。有些词有好几种意思。费鲁奇说,一个简单的短语,比如“蝙蝠撞到了窗户”,就可以很容易地让电脑出错。“你必须知道线索指的是会飞的生物还是棒球棒。”
 
人类天生就善于将词语放入语境中。他们可以通过听或看这个词在句子中的用法来做到这一点。电脑做不到这一点。
 
为了解决这个问题,Ferrucci创建了一组指令,也称为算法。每一个都像流程图一样,让沃森一步一步地分析一个句子。

费鲁奇说,这个过程和学生学语法的过程类似。“沃森学会了如何把一个句子分解成不同的部分——主语、动词等等,”他说。由于句子结构不同,研究人员编写了数百种算法来涵盖所有的基础。
 
找出这个句子的各个部分,沃森就知道了这些词之间的关系。然后,计算机需要一种方法来整理单词的意思。
 
建立自信
 
科学家们向沃森灌输信息。来自百科全书、字典、历史书、传记和教科书的页面被输入系统。关于电影、音乐、流行书籍和时事的详细信息也被添加到数据库中。
 
该团队还编写了新的算法,向沃森展示如何寻找数据之间的联系。不像搜索引擎会搜索任何包含关键字的东西,比如“蝙蝠”,沃森可以理解它是在寻找飞行的哺乳动物还是木棒。
 
一旦沃森能够抓住线索中的单词意思,它就需要一个系统来形成一个反应。它还需要一种方法来衡量其答案的准确性。
 
费鲁奇说:“如果你匆忙进入,得到了错误的答案,你将失去这个问题的价值。”因此,沃森必须评估什么时候出错的可能性太大,以至于不能冒险在回答问题时发出嗡嗡声。
 
科学家们编写了更多的算法。对于每一条线索,沃森都进行了数百次甚至数千次的搜索,以考虑许多可能的答案。当沃森提出一个可能的答案时,它再次对其庞大的数据库进行了梳理,寻找支持每个答案的证据。在这个评估过程中,沃森分析了数百页的文本,以检查日期、时间、人员和地点的问题需要。如果答案是“有意义的”,沃森会在不到三秒的时间里插嘴。
 
一个由24名科学家组成的团队花了4年时间开发出向机器展示如何分析句子、生成和评估答案所需的指令。
 
对于这些步骤中的每一步,煜星总代理算法都是随着时间的推移而演进的。随着科学家们添加新的算法,改写旧算法,以帮助机器更好地分析它正在阅读的内容,计算机变得更快、更聪明。
 
与此同时,沃森系统在使用算法方面变得更加智能。科学家们使用了一种叫做统计机器学习的方法来帮助沃森从它自己的训练中学习。这使得沃森能够使用统计数据——基于数据的概率——来平衡和衡量自己的算法,这些算法基于哪些算法能够得出正确答案。
 
费鲁奇说:“随着时间的推移,机器会自己学习,而且往往能得到正确的答案。”
 
沃森收到了10000年的危险!用来练习的问题。当电脑吐出一个答案时,研究人员告诉它这个答案是对还是错。通过这种严格的训练,机器学会了什么时候特定的算法是有用的。
 
随着沃森越来越快,它的系统也越来越大。沃森的智能运行在90台强大的服务器或主机上,每台服务器都有32核处理器。这种设置允许计算机同时运行多个程序。有15万亿字节的内存来执行计算,沃森每秒可以执行数万亿次运算。费鲁奇说,这相当于六千台到一万台台式电脑同时工作。
 
那么,有了这些强大的计算机能力,沃森能像人类一样理解自然语言吗?费鲁奇说,甚至还差得远呢。“人类做这些事情的大脑就像一个鞋盒,由金枪鱼三明治和一杯水提供能量。”
 
尽管如此,沃森还是做得很好。它击败了肯·詹宁斯(Ken Jennings),后者在《危险边缘》(Jeopardy!)布拉德·拉特(Brad Rutter)也是《危险边缘》(Jeopardy!)冠军。研究人员现在正在寻找方法,利用沃森背后的技术来解决《危险边缘》之外的问题。
赫伯特·蔡斯(Herbert Chase)在纽约市哥伦比亚大学(Columbia University)教授医学。学生们向沃森提供病人的症状、实验室测试和家族史等信息。沃森利用这些“线索”寻找所有可能的疾病、疾病或适用的治疗方法。然后学生们给沃森的表现打分。
 
蔡斯说:“在一天结束的时候,医生们会问很多问题。“例如,我可能会问,‘哪种糖尿病药物对高中生最好?’”
 
凭借其强大的计算能力,沃森可以挖掘医学教科书、参考资料——甚至是已被上传到其记忆中的博客——中的信息,帮助医生建立他们可能错过的联系。
 
费鲁奇说,沃森对信息进行分类和寻找联系的能力可能在法律和金融等领域也很有用。“所有这些课本、参考书、博客和新闻中都有很多有价值的知识。沃森可以深入挖掘所有这些材料,找到做出决定所需的证据。”
 
科学家们仍有工作要做,以使计算机能够像人类一样思考和理解语言。但是有些人,包括Jeopardy!主持人亚历克斯·特雷克已经在猜测下一代沃森的能力了。
 
“如果这只是冰山一角,”特雷贝克说,煜星代理主管“那么我们的观众就有很多期待……“主人!”

 
这里有一个提示:它按下蜂鸣器的速度很快,里面塞满了相当于一百万本书的东西,它可以在《危险边缘》节目中打败你!
 
答案是:沃森是什么?
 
沃森是IBM的超级计算机,后来成了《危险边缘》(Jeopardy!),煜星代理这是一档长期播出的电视智力竞赛节目。在2011年2月的一场对决中,这台聪明的机器击败了人类有史以来最危险的两场比赛!冠军。
 
当然,沃森每秒可以筛选数万亿页的文本,但科学家们花那么多时间制造一台机器,只是为了在游戏节目中炫耀吗?
 
不是真的。
 
沃森的胜利标志着科学家的一项重大技术成就。这是因为为了获胜,计算机必须“理解”它所读的内容。
 
多年来,计算机一直在做智能的事情。但是到目前为止,还没有一台机器能够做到人类每天都做的事情——理解人们彼此交谈时使用的词语
 
让机器理解语言一直是从事人工智能(AI)研究领域的科学家的一个目标。但是人类的语言充满了多样性和模糊性——这是计算机无法很好地处理的。一个短语可能有几个不同的意思。或者,在危险的情况下!节目主持人亚历克斯·特雷贝克(Alex Trebek)朗读了一条显示在屏幕上的简单线索。为了理解这些单词的意思,计算机需要学习上下文、俚语以及人们在日常会话或自然语言中使用的所有其他细微差别。
 
IBM科学家大卫·费鲁奇(David Ferrucci)说,这对电脑和它们的设计者来说都是一个挑战。他知道这一点,因为他花了四年时间指导一队科学家为沃森的比赛做准备。
 
圆的一个
 
沃森并不是第一个高调赢得比赛的电脑。1997年,IBM开发了一种名为“深蓝”的国际象棋超级计算机。在与当时的国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)的比赛中,深蓝赢了。
 
但教电脑下国际象棋比教电脑玩《危险边缘》要容易得多!国际象棋有严格的规则。游戏规则和策略可以被编码成计算机语言,告诉机器具体做什么和什么时候做。在国际象棋的每一回合中,深蓝的电脑大脑都会扫描数百万种可能的走法,从中选出最好的一步。
 
让计算机理解人类的要求要难得多。措辞很微妙,还有《危险边缘》的线索!往往充满了笑话或双关语。有些词有好几种意思。费鲁奇说,一个简单的短语,比如“蝙蝠撞到了窗户”,就可以很容易地让电脑出错。“你必须知道线索指的是会飞的生物还是棒球棒。”
 
人类天生就善于将词语放入语境中。他们可以通过听或看这个词在句子中的用法来做到这一点。电脑做不到这一点。
 
为了解决这个问题,Ferrucci创建了一组指令,也称为算法。每一个都像流程图一样,让沃森一步一步地分析一个句子。

费鲁奇说,这个过程和学生学语法的过程类似。“沃森学会了如何把一个句子分解成不同的部分——主语、动词等等,”他说。由于句子结构不同,研究人员编写了数百种算法来涵盖所有的基础。
 
找出这个句子的各个部分,沃森就知道了这些词之间的关系。然后,计算机需要一种方法来整理单词的意思。
 
建立自信
 
科学家们向沃森灌输信息。来自百科全书、字典、历史书、传记和教科书的页面被输入系统。关于电影、音乐、流行书籍和时事的详细信息也被添加到数据库中。
 
该团队还编写了新的算法,向沃森展示如何寻找数据之间的联系。不像搜索引擎会搜索任何包含关键字的东西,比如“蝙蝠”,沃森可以理解它是在寻找飞行的哺乳动物还是木棒。
 
一旦沃森能够抓住线索中的单词意思,它就需要一个系统来形成一个反应。它还需要一种方法来衡量其答案的准确性。
 
费鲁奇说:“如果你匆忙进入,得到了错误的答案,你将失去这个问题的价值。”因此,沃森必须评估什么时候出错的可能性太大,以至于不能冒险在回答问题时发出嗡嗡声。
 
科学家们编写了更多的算法。对于每一条线索,沃森都进行了数百次甚至数千次的搜索,以考虑许多可能的答案。当沃森提出一个可能的答案时,它再次对其庞大的数据库进行了梳理,寻找支持每个答案的证据。在这个评估过程中,沃森分析了数百页的文本,以检查日期、时间、人员和地点的问题需要。如果答案是“有意义的”,沃森会在不到三秒的时间里插嘴。
 
一个由24名科学家组成的团队花了4年时间开发出向机器展示如何分析句子、生成和评估答案所需的指令。
 
对于这些步骤中的每一步,煜星总代理算法都是随着时间的推移而演进的。随着科学家们添加新的算法,改写旧算法,以帮助机器更好地分析它正在阅读的内容,计算机变得更快、更聪明。
 
与此同时,沃森系统在使用算法方面变得更加智能。科学家们使用了一种叫做统计机器学习的方法来帮助沃森从它自己的训练中学习。这使得沃森能够使用统计数据——基于数据的概率——来平衡和衡量自己的算法,这些算法基于哪些算法能够得出正确答案。
 
费鲁奇说:“随着时间的推移,机器会自己学习,而且往往能得到正确的答案。”
 
沃森收到了10000年的危险!用来练习的问题。当电脑吐出一个答案时,研究人员告诉它这个答案是对还是错。通过这种严格的训练,机器学会了什么时候特定的算法是有用的。
 
随着沃森越来越快,它的系统也越来越大。沃森的智能运行在90台强大的服务器或主机上,每台服务器都有32核处理器。这种设置允许计算机同时运行多个程序。有15万亿字节的内存来执行计算,沃森每秒可以执行数万亿次运算。费鲁奇说,这相当于六千台到一万台台式电脑同时工作。
 
那么,有了这些强大的计算机能力,沃森能像人类一样理解自然语言吗?费鲁奇说,甚至还差得远呢。“人类做这些事情的大脑就像一个鞋盒,由金枪鱼三明治和一杯水提供能量。”
 
尽管如此,沃森还是做得很好。它击败了肯·詹宁斯(Ken Jennings),后者在《危险边缘》(Jeopardy!)布拉德·拉特(Brad Rutter)也是《危险边缘》(Jeopardy!)冠军。研究人员现在正在寻找方法,利用沃森背后的技术来解决《危险边缘》之外的问题。
赫伯特·蔡斯(Herbert Chase)在纽约市哥伦比亚大学(Columbia University)教授医学。学生们向沃森提供病人的症状、实验室测试和家族史等信息。沃森利用这些“线索”寻找所有可能的疾病、疾病或适用的治疗方法。然后学生们给沃森的表现打分。
 
蔡斯说:“在一天结束的时候,医生们会问很多问题。“例如,我可能会问,‘哪种糖尿病药物对高中生最好?’”
 
凭借其强大的计算能力,沃森可以挖掘医学教科书、参考资料——甚至是已被上传到其记忆中的博客——中的信息,帮助医生建立他们可能错过的联系。
 
费鲁奇说,沃森对信息进行分类和寻找联系的能力可能在法律和金融等领域也很有用。“所有这些课本、参考书、博客和新闻中都有很多有价值的知识。沃森可以深入挖掘所有这些材料,找到做出决定所需的证据。”
 
科学家们仍有工作要做,以使计算机能够像人类一样思考和理解语言。但是有些人,包括Jeopardy!主持人亚历克斯·特雷克已经在猜测下一代沃森的能力了。
 
“如果这只是冰山一角,”特雷贝克说,煜星代理主管“那么我们的观众就有很多期待……“主人!”

 

首页
电话
联系我们