劍橋大學(xué)研究人員希望通過(guò)填字游戲加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)技能，幫助人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更好的理解人類語(yǔ)言。

不少研究者都希望能通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步提高人工智能技術(shù)，希望讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以理解人類更多的行為、動(dòng)作和語(yǔ)言等。

近日，針對(duì)這一領(lǐng)域的研究，英國(guó)劍橋大學(xué)的研究人員提出一個(gè)新的想法，他們計(jì)劃利用填字游戲的學(xué)習(xí)方法來(lái)幫助人工智能掌握人類的理解能力。

研究人員為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制訂了一個(gè)應(yīng)用，在整個(gè)研究過(guò)程中，他們使用六部字典以及維基百科中的知識(shí)，包括各類字、詞、句等進(jìn)行實(shí)例訓(xùn)練，研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)能夠明白簡(jiǎn)單的短語(yǔ)、隱喻等一些抽象類的表達(dá)。研究結(jié)果表明，用類似這樣的方法進(jìn)行訓(xùn)練，還可以提高信息檢索等內(nèi)容的輸出效率。

劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室研究員、本次研究的論文作者之一 Felix Hill 表示，讓計(jì)算機(jī)理解人類語(yǔ)音最難的挑戰(zhàn)在于它們無(wú)法同時(shí)多方面的接受人類在說(shuō)話以及閱讀等情況下產(chǎn)生的豐富的信息。而且在研究的過(guò)程中，一旦需要的信息是數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有的，那么系統(tǒng)就無(wú)法通過(guò)別的方法解決問(wèn)題，系統(tǒng)不會(huì)像人類一樣還可以從生活常識(shí)等方面進(jìn)行推理。

Hill 也表達(dá)了他自己對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如今發(fā)展的觀點(diǎn)，他認(rèn)為應(yīng)該同時(shí)注重認(rèn)知主義和行為主義兩個(gè)方面，畢竟人類的智力是將大腦神經(jīng)與行為表現(xiàn)的控制相結(jié)合，要想真正達(dá)到人腦的高度，二者缺一不可。

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