讨厌看说明书？这个新算法或能帮到你

教计算机以超人的水平下围棋很酷，但是，对你和我来说没多大用处。不过，如果有一台电脑能读懂几十页的文本，例如新微波炉的使用手册，然后回答关于它如何操作的问题，会怎样？给我来一台。

阅读和理解文本对计算机来说非常困难，但加拿大一家名叫Maluuba的公司已经利用一种算法在这方面取得进展，该算法可以阅读文本并以令人印象深刻的准确度回答相关问题。最重要的是，不像其他的方法，它只需要少量文本就可以运行，可能最终帮助电脑理解文档。

Mauuba的研究人员上周发布了论文，描述他们最新的进展。它描述了一个能够阅读几百个童话故事的算法，并提问和回答文本相关问题。在训练结束后，该算法可以正确地回答有关其并不熟悉文本的多选题，准确率超过70%。研究人员还用《哈利波特和魔法石》测试了它，发现该算法可以用类似的准确率回答有关文本的问题。

除了学术上的进步，Maluuba希望最终创建一个可以帮你完成繁琐阅读的系统。总部设在加拿大滑铁卢的公司产品副总裁表示Muhamed Musbah表示：「我们有兴趣的使用案例包括用户使用手册，患者记录，或者客户服务文件。在这些领域，真的没有过剩的数据。」

Maluuba的研究小组利用被称为深度学习的流行神经网络学习方法培养自己的系统。但是，研究人员设计他们的网络来考虑不同抽象程度的文本—— 从词词到短语到句子——而且他们也让网络在训练之前，就为善于用这种方法进行学习做准备。通常，深度学习网络在训练前受到随机配置。这使网络学习得很快，结果，问答表现上，比使用深度学习方法前提高15%。它也比最好的人工编码解决方案好2%。

蒙特利尔大学教授兼Maluuba的科学顾问Yoshua Bengio说: 「从数字上看，这是一个大的飞跃。」但是，目前为努力商业化人工智能的公司工作、深度学习为数不多的大师之一Bengio也警告说，专家还需要一段时间解析该方法的意义。

教会机器阅读和使用语言进行有效交流的想法肯定是诱人的。它可以开发出强大的新方式来与计算机互动以及挖掘信息。但是，理解文本是人工智能面临的最大挑战之一；计算机通常被这一事实绊住： [理解] 语言需要对现实世界运方式有深刻理解。

尽管面临这些挑战，一些最大的科技公司正试图开发可以理解文本的人工智能。Facebook正在通过叫做M的助理服务收集交谈数据，用来训练能够自然交谈的算法。谷歌的DeepMind正在做类似的工作，训练深度学习系统阅读新闻摘要。

然而迄今为止，还没有出现过巨大突破，也不清楚给机器配备成熟的阅读理解能力会有多困难。通过调整和完善关键的机器学习技巧以及向电脑输入大量注释文本，研究人员正在取得巨大进展。为了能够学习，Maluuba研究人员使用的这种机器学习方法通常需要巨大的文本。实际上，让深度学习运行的文本量，通常被视为主要限制因素之一。一个基本的语言挑战是，被用来表示不同概念的单词是任意的，所以，较之图片，更难得出语言之间的联系。

由滑铁卢大学的几个毕业生在2010年创立的Maluuba，先前开发过智能手机的智能个人助理，而且已经将研究重点置于自然语言处理或机器理解方面。

同样致力于语言处理，人工智能公司MetaMind的联合创始人Richard Socher说：「我认为，它是向前的一步，这是一个工程设计极佳的系统，将已被充分理解、确定的传统自然语言处理特征和来自神经网络想法结合了起来。」

来自卡内基·梅隆大学，专门从事自然语言处理的研究人员Chris Dyer，也认为Maluuba的研究成果令人印象深刻，但是，他相信机器需要获得对世界的真正理解才能正常交谈，而不是从文本得出统计结论。这将意味着要超越纯粹对注释文本的学习。

Dyer说：「就计算机对世界的感知和理解而言，它太有限了。」