從Alexa和Siri到無數(shù)的聊天機(jī)器人與自動(dòng)化的客戶支持系統(tǒng)，電腦正逐漸學(xué)會(huì)說話。唯一的問題是電腦常常被搞糊涂。

Salesforce的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)想出了一個(gè)聰明的辦法來提高許多現(xiàn)代語言程序的性能，即在訓(xùn)練算法完成其他任務(wù)之前，教其說另一種語言。

教會(huì)機(jī)器保持連貫的對(duì)話仍然是人工智能領(lǐng)域的一大突出挑戰(zhàn)，因?yàn)橐肭宄乩斫饪谡Z或文字的含義，往往需要對(duì)世界有更廣泛的理解或者常識(shí)。

事實(shí)證明，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在兩種語言之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，可以自動(dòng)地教會(huì)它有關(guān)搭配關(guān)系和恰當(dāng)語境的內(nèi)容。當(dāng)這個(gè)系統(tǒng)被用作另一個(gè)訓(xùn)練來進(jìn)行對(duì)話，或者檢測(cè)文字中包含的情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)時(shí)，它的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于一個(gè)從頭開始訓(xùn)練的系統(tǒng)。

Salesforce的首席科學(xué)家、應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)與語言的專家理查德·蘇格說，“我們正在使用機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)，我們基本上是在教授模型如何理解詞匯和語境。”

這項(xiàng)工作是機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步提高人工智能系統(tǒng)語言技能的一個(gè)例子。許多基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)利用了某種形式的網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練，而據(jù)蘇格所言，機(jī)器翻譯可能提供了一種類似的方式來引導(dǎo)自然語言系統(tǒng)。

Salesforce是一個(gè)在銷售，營銷和商業(yè)之間管理客戶互動(dòng)的在線平臺(tái)，已經(jīng)通過其愛因斯坦平臺(tái)提供了一系列人工智能工具。其中一種是自動(dòng)分類電子郵件或聊天消息的情緒的工具，另一種是工作人員根據(jù)他或她以前的活動(dòng)追求的潛在客戶的優(yōu)先級(jí)。

他相信這一發(fā)現(xiàn)將有助于提高愛因斯坦平臺(tái)的自然語言能力。他說，“對(duì)于聊天機(jī)器人和自動(dòng)化客戶支持來說，這是非常有用的?！?/span>

Salesforce的研究人員訓(xùn)練出了一個(gè)可以在英語和德語之間進(jìn)行翻譯的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這涉及到將大量的翻譯文檔輸入到一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直到它學(xué)會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)像樣的翻譯。這個(gè)系統(tǒng)用矢量表示單詞，這是一種編碼和解析文本意義的常用方法。

然后，研究人員對(duì)雙語網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了培訓(xùn)，讓他們做各種各樣的事情：確定一段文本的情緒；對(duì)不同類型的問題進(jìn)行分類；然后回答問題。他們還發(fā)現(xiàn)，他們的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)超過了沒有學(xué)過第二語言的人的表現(xiàn)。

機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集特別大，這有助于機(jī)器學(xué)習(xí)這一挑戰(zhàn)。參與該項(xiàng)目的Salesforce研究人員麥凱恩說，“翻譯和其他語言之間有著重要的聯(lián)系。翻譯數(shù)據(jù)集是非常普遍的，它們包含的信息對(duì)自然語言處理來說是非常有用的?！?/span>

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