雷鋒網報道,美國麻省理工學院(MIT)的研究者日前開發出了一套能夠識別不同語言的人工智能系統,可在不預先了解某種語言的前提下完成由該語言寫成的文字冒險遊戲——這似乎表明它可在玩遊戲的過程當中學習新的語言。
據資料顯示,該項目的研究者想要設計出一套可對語言句法作出推論的系統。舉個例子,它可以自行了解到“你受傷了”和“你沒有受傷”之間的區別,以及它們各自的含義。
為了實現這一點,研究者表示自行開發了一款文字冒險遊戲,當中包含了大量類似的否定詞和連詞,比如“但是”、“和”、“或者”等。與此同時,他們還找到了遊戲開發工具Evennia的開發者,希望他們另外製作了一款測試遊戲。
在測試當中,研究者會命令自己的計算機系統嘗試去打通這兩款遊戲,並將它的成績和另外兩種自然語言處理技術相對比。在兩款遊戲當中,他們的系統都獲得了比對比技術更好的成績。不過在被要求對比一種物體的兩種不同描述時,這套系統還是卡殼了。
“當你在玩這些遊戲時,每一次互動都是通過文字進行的。”研究者Karthik Narasimhan説道,“這不像是用手柄玩遊戲機,你需要真正去理解這些文字,那些動作選擇的可變性也要更大一些。”
資料來源:雷鋒網
作者/編輯:白玉龍
據資料顯示,該項目的研究者想要設計出一套可對語言句法作出推論的系統。舉個例子,它可以自行了解到“你受傷了”和“你沒有受傷”之間的區別,以及它們各自的含義。
為了實現這一點,研究者表示自行開發了一款文字冒險遊戲,當中包含了大量類似的否定詞和連詞,比如“但是”、“和”、“或者”等。與此同時,他們還找到了遊戲開發工具Evennia的開發者,希望他們另外製作了一款測試遊戲。
在測試當中,研究者會命令自己的計算機系統嘗試去打通這兩款遊戲,並將它的成績和另外兩種自然語言處理技術相對比。在兩款遊戲當中,他們的系統都獲得了比對比技術更好的成績。不過在被要求對比一種物體的兩種不同描述時,這套系統還是卡殼了。
“當你在玩這些遊戲時,每一次互動都是通過文字進行的。”研究者Karthik Narasimhan説道,“這不像是用手柄玩遊戲機,你需要真正去理解這些文字,那些動作選擇的可變性也要更大一些。”
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