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

不少研究者都希望能通過深度學(xué)習(xí)方法進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、動作和語言等。

近日，針對這一領(lǐng)域的研究，英國劍橋大學(xué)的研究人員提出一個新的想法，他們計劃利用填字游戲的學(xué)習(xí)方法來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)制訂了一個應(yīng)用，在整個研究過程中，他們使用六部字典以及維基百科中的知識，包括各類字、詞、句等進行實例訓(xùn)練，研究過程中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)能夠明白簡單的短語、隱喻等一些抽象類的表達。研究結(jié)果表明，用類似這樣的方法進行訓(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)計算機實驗室研究員、本次研究的論文作者之一 Felix Hill 表示，讓計算機理解人類語音最難的挑戰(zhàn)在于它們無法同時多方面的接受人類在說話以及閱讀等情況下產(chǎn)生的豐富的信息。而且在研究的過程中，一旦需要的信息是數(shù)據(jù)庫中沒有的，那么系統(tǒng)就無法通過別的方法解決問題，系統(tǒng)不會像人類一樣還可以從生活常識等方面進行推理。

Hill 也表達了他自己對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如今發(fā)展的觀點，他認為應(yīng)該同時注重認知主義和行為主義兩個方面，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，要想真正達到人腦的高度，二者缺一不可。

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