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近年來(lái)，隨著科技產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，STEM培訓(xùn)和研究在學(xué)校的重要性日益凸顯。然而，谷歌和斯坦福之前傳出的消息，讓人們有理由相信，未來(lái)的希望可能會(huì)出現(xiàn)在書(shū)本上。

為了開(kāi)發(fā)出更好的語(yǔ)言識(shí)別軟件，谷歌自然語(yǔ)言理解研究小組的研究人員訓(xùn)練了他們的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以預(yù)測(cè)一個(gè)作者在給定一些輸入的情況下會(huì)寫(xiě)的下一個(gè)句子。研究小組使用了古騰堡計(jì)劃上的經(jīng)典文獻(xiàn)，最初，他們給程序提供了句子，但沒(méi)有對(duì)應(yīng)的作者ID，程序能夠以12.8%的錯(cuò)誤率預(yù)測(cè)接下來(lái)的句子是什么。當(dāng)將作者ID輸入系統(tǒng)時(shí)，錯(cuò)誤率降至11.1%。

然后，球隊(duì)加大了賭注。使用寫(xiě)作樣本和作者ID，研究人員讓該程序應(yīng)用梅耶斯·布里格人格測(cè)試來(lái)確定作者的人格特征。最終，這種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)可以使人工智能更好地理解語(yǔ)言和人類的本性。不過(guò)，就目前而言，正如團(tuán)隊(duì)在他們的博客上解釋的那樣，該計(jì)劃“可以幫助推出的Gm人工智能l收件箱中的智能回復(fù)功能提供更個(gè)性化的回復(fù)選項(xiàng)?！?

與此同時(shí)，在斯坦福大學(xué)，另一組研究人員正在使用現(xiàn)代書(shū)籍來(lái)幫助他們的人工智能系統(tǒng)程序奧古爾理解人類的日常活動(dòng)。

正如研究小組在他們的論文中解釋的那樣，AI人工智能不能在沒(méi)有人工輸入的情況下預(yù)測(cè)日常需求(例如，什么時(shí)候煮一壺咖啡，或者什么時(shí)候因?yàn)槲覀冊(cè)谒X(jué)而關(guān)閉電話)。他們認(rèn)為，這是因?yàn)閷?duì)于任何一個(gè)人來(lái)說(shuō)，手工編程都有太多的日?，嵥槿蝿?wù)和需求。相反，他們“通過(guò)分析超過(guò)10億字的現(xiàn)代書(shū)籍來(lái)證明挖掘人類行為的廣泛知識(shí)基礎(chǔ)是可能的。

在其他新聞中，也許可以將從虛構(gòu)中學(xué)習(xí)人類行為的機(jī)器開(kāi)發(fā)應(yīng)用到谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)等系統(tǒng)中，谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)承認(rèn)對(duì)一次事故負(fù)有部分責(zé)任。谷歌的汽車(chē)行駛了100多萬(wàn)英里，發(fā)生了大約17起事故，然而，在其他情況下，這都是人類駕駛另一輛汽車(chē)的錯(cuò)誤，或者是谷歌的一名員工駕駛谷歌汽車(chē)時(shí)發(fā)生的。

這起特殊事故的發(fā)生是因?yàn)楣雀杵?chē)沒(méi)有正確地預(yù)見(jiàn)到后面一輛公交車(chē)的行動(dòng)，汽車(chē)輕微轉(zhuǎn)向，以避開(kāi)路上的障礙物，公共汽車(chē)的一側(cè)撞上了汽車(chē)。在當(dāng)時(shí)，駕駛方向盤(pán)的谷歌測(cè)試司機(jī)認(rèn)為巴士會(huì)屈服，而巴士司機(jī)可能認(rèn)為谷歌汽車(chē)會(huì)向巴士屈服。

這起事故提出了一個(gè)值得思考的有趣問(wèn)題：對(duì)于自主系統(tǒng)所犯的罕見(jiàn)錯(cuò)誤，人類會(huì)有多大的容忍度?正如我們?cè)谶^(guò)去提到過(guò)的，如果自動(dòng)駕駛汽車(chē)將美國(guó)每年32000的交通死亡人數(shù)減少一半，汽車(chē)制造商將得不到16000張感謝信，但會(huì)收到16000起訴訟，我們還會(huì)繼續(xù)研究下去嗎?