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您现在可以教Alexa如何做新事物 这是迈向通用人工智能的第一步

与“通用”人工智能相比,大家还有很长的路要走。该机器可以学习和理解人类可以完成的任何任务或概念。但是AMAZON正在通过一项新功能向它迈出一小步,该功能可以让您教会其Alexa个人助理如何做新事情。

这可能是这样的:

您:Alexa,将卧室灯更改为夜间阅读模式。

Alexa:我不知道夜读模式是什么意思。你能教我吗?

您:这意味着卧室灯的亮度为50%。

Alexa:完成,下次我会记得的。

听起来很简单,但是Alexa的大脑发生了很多事情。它发现自己不知道什么,决定如何要求用户帮助其弥补自己的常识空白,并与用户来回管理以不断寻求所需的答案。(在启动用户培训功能之前,Alexa会回答“嗯,我不知道那个”或其他变体。)

然后,它可以将其学习应用于其他设置。如果您在客厅里说“打开夜间阅读模式”,Alexa可能会将沙发上的阅读灯调节到50%的亮度。AMAZONAlexa自然语言理解负责人Prem Natarajan说,助手会记住它所学到的常识并将这些智能与您的帐户联系起来。

在另一种情况下,您可能会发表声明性声明,这实际上是对Alexa的要求。如果您走进一个房间说:“ Alexa,这里太黑了”,助理将理解您正在提出请求,然后弄清楚该怎么办才能解决问题。然后,它可能会提示:“您要我打开灯还是打开百叶窗?”如果您说“开灯”,那么当您将来说“ Alexa这里太黑”时,助手会记住您想要的。

现在,此家庭版Alexa仅限于控制智能家居中设备的领域。这并不意味着您可以与助手进行冗长的对话来设置新设备或创建涉及多个设备的复杂例程。但是,即使采用这种简单的形式,这也比大家通常与智能助手进行的短暂的事务性交互要有意义的一步。

纳塔拉然说:“通用情报最可靠的标志之一就是适应能力。”“这种能力在新颖或意料之外的情况下进行了测试。”换句话说,Alexa正在学习如何响应可能未经过明确培训的用户请求。

这种适应能力的很大一部分来自于研究人员训练自然语言模型的最新突破。自然语言AI在这一领域正在经历复兴,这种复兴仅在几年前就开始了。

长期以来,人们使用人类标记的文本来训练自然语言模型以表示含义。创建这种培训材料需要大量劳动,而且成本很高,因此,没有足够的材料来创建准确的模型。在2018年,GOOGLE的研究人员开发了一个框架,该框架使用大量未标记的文本来训练自然语言模型(想想成千上万的数字书籍或数百万个Wikipedia条目)。在这个框架中,称为BERT(来自Transformers的双向编码器表示),语言模型被赋予足够的时间和计算能力来处理文本,并且逐步映射单词的含义和上下文之间的关联。这种技术为模型提供了仅通过语言就世界的基本常识,这类似于婴儿六个月后所学到的常识。经过这种“预训练”之后,自然语言模型就更容易针对更具体的任务进行训练。

BERT研究推动了自然语言新发展的浪潮。这类大型语言模型的道德考量仍在讨论中。著名研究员蒂姆尼特·格布鲁(Timnit Gebru)说,GOOGLE最近辞退了她,部分原因是她对这种模型的批评。

Natarajan承认BERT是AMAZON许多自然语言开发的“启动平台”,最终导致了Alexa能够向用户学习。

Natarajan告诉我,既然AMAZON已经开发了Alexa可以由人类用户进行培训的功能,那么将相同的功能从家庭自动化环境迁移到其他环境将变得更加容易。例如,您也许可以教Alexa在汽车上做新的事情。

他说:“大家现在要确定用例,然后建立发现学习机会的能力。”“其余的都是轻量级的。”

随着AI变得能够即时学习,教学对于人类来说可能已成为日常工作,尤其是在工作场所。希翼它比大家培训替代产品更像是一种合作伙伴关系。

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