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Semantic Machines加倍强化存储器让AI助手更智能
发表时间:2016年12月23日 11:22 来源:新浪网 责任编辑:编 辑:十三幺

有人说,会话式AI就是人类的一大灾难。尽管工程师的出发点是极好的,机器学习也拯救了个人助手,但从另一方面来看,它却成为了其发展的挡路虎。总部设于美国伯克利的初创公司Semantic Machines也面临着同样的致命弱点,但旗下由18名人工智能博士组成的团队认为,Semantic Machines的发展前景会比现今最先进的机构更长远。

想要弄清Semantic Machines正在努力构建的系统,你就必须想明白现今市场上个人助理的缺陷。Siri,Google Assistant,Cortana和Alexa的工作方式都基本相同,他们首先会识别和解析语音,然后分类意图,最后执行命令。若想要构建一个能够与一系列API连接的语音识别系统,这是一个颇为完美的框架。但如果你还奢望它具备执行智能对话的功能,其效果可能会差强人意。

人工智能可谓一个棘手的难题;它需要的不仅仅是一个强大的分类器。为了创建一个有用的系统,你需要保持数据,学习,记忆,计算以及目标相似性的均衡。Semantic Machines正试图通过对存储器的加倍强化,从而为营造出用户所期望的体验。

Semantic Machines联合创始人兼首席科学家Dan Klein解释说:“当前的对话式技术大多是直交的。你希望对话系统能够符合上下文,这样一来当你解析句子时也不会脱离语境。”

Google Assistant是市场上最好的语音助手之一,目前它致力于最简单的对话交流。从实际演示中,我们仍可以看出它从对话中提取信息时的困难性。Semantic Machines的目的便是缩小上述的差距,让记忆进一步延伸。

在酒店预订的交流过程中,Semantic公司的AI系统明显能够接受到信息,并给予建议,这一复杂的程度显然在现今市场上十分罕见。当然,在很大程度上,它依赖于API集成,尽管如此它却彰显了发展前景的广阔。即使没有图片,这一AI系统却还是能够提取到旧金山旅行和W酒店预订的信息,以供用户日后可以轻松预订。

创始人Dan Roth表示,暂时还未作向消费者推行Semantic Machine AI系统的计划。相反,他希望将其打包并销售给企业,以便能够为客户提供更好的服务。从商业模式和采纳立场来看,这有一定的道理。

借助这一模式, Semantic Machines还可以根据特定用例来获取产品的利润。当下,Roth更专注于客户支持和商务,但这个列表绝非定式。切记一定不要低估Semantic的团队以及它对竞争行业发出的声明。尽管目前它还是一个处于早期阶段的初创公司,但Semantic员工已有250多个研究出版物,且申请了300个专利。

这种高水准的智囊团扎堆聚集在一个初创公司,实为罕见。像Facebook和Google这样能够为顶尖人工智能研究人员提供薪酬补偿的公司,对于大多数人来说可谓是难于登天。这一障碍的解决,完全可以依靠团队研发产品来实现。Semantic Machines似乎就是这样。

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