能读懂《权力的游戏》，这家公司的人工智能成绩已超越谷歌 ... ...

要正在您的伴侣圈里找出一名出有看过《权利的游戏》的伴侣是否是出格艰难。那部由好国做家乔治·R·R·马丁所写的小道，颠末HBO改编成电视剧后圈粉无数，以至连野生智能体系也是它的粉丝。

减拿年夜野生智能草创公司Maluuba日前便推出了一款机械进修体系，可让计较机像人类一样浏览文章，了解小道故事的情节。

差别于图片战声音辨认手艺，让机械准确了解人类常识战言语愈加艰难。那也是野生智能碰到的严重应战之一。由于言语了解范畴缺少年夜范围标识表记标帜数据散，机械进修时，很易对该范畴的相干情况停止模仿。虽然互联网上包罗无数的网页，上里具有无数的笔墨内乱容，但借出有人能找到以机械可以了解的情势将内乱容输给机械。简朴天道，机械借出有把握人类进修常识的办法。

因而，让机械教会浏览了解人类言语是一个里程碑式变乱，也是实君子工智能该当到达的目的。谷歌(微专)、Facebook战IBM等公司也正在存眷机械进修浏览了解才能。但从今朝的测试成果看，那家减拿年夜的草创公司曾经抢先谷歌等巨子，走正在了前里。

EpiReader对天然言语的了解超越谷歌、Facebook

Maluuba推出的体系名为EpiReader，研讨职员设想那个体系的目标正在于用去处理特定范例的了解使命。研讨职员会将一段笔墨的默写字词抹来，EpiReader需求按照高低文语境去补齐疑息。据研讨职员引见，EpiReader利用了2层神经收集，那是一种模仿人类年夜脑神经元的计较机体系。第一层神经收集能让体系基于关于段降的了解选择能够存正在的谜底，第两层神经收集用去评价第一层给出的谜底，并终极给出一个准确的答复。

Maluuba用了大批的文本对EpiReader停止了测试。取客岁谷歌DeepMind用CNN战《逐日邮报》的30万篇消息稿，Facebook用98本女童典范读物做文本测试比拟，EpiReader测试的文本数目更多，能让机械构建起辞汇语义了解的框架。

从测试成果看，EpiReader正在挖空题平分别获得了74%战67.4%的精确率。按照《the Verge》的报导，海内很多野生智能的专家以为，那个测试成果是今朝一切机械进修语义了解中的最下分，挨败了谷歌的DeepMind，Facebook战IBM沃森正在本年3月份宣布的成果。

风趣的是，Maluuba借让EpiReader浏览了《权利的游戏》第5季中的部门章节，EpiReader浏览完后，疾速了解了故事内乱容。当事情职员问它，是谁刺逝世了John Snow（《权利的游戏》男主之一）时，机械间接给出了精确的答复：守夜人。如今假如您问苹果脚机的Siri助脚，它能够借完整没有明白您正在道甚么，从而将您推到搜刮网页去寻觅谜底。

除《权利的游戏》，EpiReader借读过《哈利波特取邪术石》，也能准确答复研讨职员提出的成绩。

“如许的算法能够用到利用者脚册、病人病例记载大概消耗者效劳的文件中。”Maluuba产物副总监Mohamed Musbah正在承受《MIT科技批评》采访时道。

今朝，该公司的产物曾经使用到消耗类电子产物战装备制作商上。好比，LG 旗舰G系列脚机的voicemate使用便接纳了Maluuba手艺。2013年2月，Maluuba正式颁布发表背Windows Phone仄台迁徙。Maluuba的Windows Phone 8版本具有 Android 版本的年夜部门功用，比方能够搜刮餐馆、影院、消息战企业（和停止语音购物）、设置闹钟、提示战集会摆设、挨德律风、收短疑战邮件、唆使标的目的战气候，以至借散成了Outlook日历。

固然功用取Siri、微硬的Cortana类似，但Maluuba的事情职员明显不肯意本人被一个范畴里的助脚脚色束厄局促。他们的目的是能做出替代人类浏览的法式，人类当前能够借助EpiReader，正在任何处所找到念要的册本，得出谜底。

比起野生智能的图象、语音辨认，语义了解更有市场

“我们实的很念正在EpiReader体系里融进人类更下的推理战浏览了解才能，融进我们考虑天下的方法。” Maluuba研收总监Adam Trischler正在承受媒体采访时道。

Maluuba建立于2011年8月份，今朝，公司正在减拿年夜的受特利我战滑铁卢两个处所设有研收尝试室。那两个处所也是减拿年夜野生智能开展的重镇。公司年夜部门的研讨职员去自受特利我年夜教战减拿年夜滑铁卢年夜教，两个黉舍正在计较机战深度进修两个范畴里的教术成绩，著名天下。

2015年8月，Maluuba 融资900万减元（A轮）用于进一步促进深度进修研讨。同年12 月，Maluuba正在受特利我开设了一个新的研收尝试室。此中有13名深度进修标的目的的研讨职员。据Maluuba民网引见，公司存眷机械进修中的两个细分研讨范畴：对话战机械了解。同时，也体贴研收处理通用成绩的野生智能，对处理实在天下成绩更感爱好。他们信赖本人能找出更好的人机交互方法。

“这类手艺正在将来能够接进用户一切的交互过程当中。”受特利我年夜教机械进修算法研讨所卖力人，同时也是Maluuba的参谋Yoshua Bengio传授正在承受《the Verge》采访时道，“Maluuba的手艺十分出格，了解他人道甚么、写甚么，那个潜伏的市场十分宏大，以至比计较机视觉处置借年夜。我以为，那是我们怎样取计较机交互的方法，将来它会无处没有正在。”

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