伦斯勒理工学院科学家提出“语言赋能智能体”新方法突破人工智能学习语言瓶颈

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2023-09-18 10:44:24

伦斯勒理工学院科学家提出“语言赋能智能体”新方法突破人工智能学习语言瓶颈

近日，伦斯勒理工学院的两位科学家撰写了一本名为《人工智能时代语言学（LinguisticsfortheAgeofAI）》的书，探讨了目前的人工智能学习方法在自然语言理解(naturallanguageunderstanding，NLU)中的瓶颈，并尝试探索未来发展智能代理（intelligentagents）的途径。

该书的作者MarjorieMcShane和SergeiNirenburg发现了一种突破人工智能学习语言瓶颈的新方法，并称为“语言赋能智能体（Languageendowedintelligentagents，LEIA）”。该方法能在减少训练模型数据量的情况下，进一步提升人工智能理解人类语言的准确性。

LEIA对自然语言进行了六个阶段的处理，从确定单词在句子中的作用，到语义分析，最后到情景推理。这些阶段使得LEIA能够解决单词和短语不同含义之间的冲突，并将句子整合到主体工作的更广泛的环境中（将句子的表达方式调整的更像人类的语言）。LEIA为它们的语言表达设置了信心水平，并知道它们的技能（语言技巧）和知识在哪里达到了它们的极限。

LEIA的目标是“使机器能够像人类一样熟练地使用语言”。但是，McShane和Nirenburg认为，复制大脑并不能为人工智能解释目标（语句）所服务。他们认为，机器学习必须克服几个障碍，其中首先是意义的缺失。“统计/机器学习（Thestatistical/machinelearning，S-ML）方法并不试图计算意义（computemeaning）（目前的计算机学习仅能进行数据处理，并不能真正理解数据的含义）。”McShane说。

LEIA作为新的人工智能学习方法，解决了自然语言理解存在的“知识瓶颈”问题，并提出了一种不需要求助于纯机器学习（纯机器学习需要大量数据），而且解决了自然语言理解的“知识瓶颈”的方法，它被称为“语言赋能智能体（LEIA）”。但是，McShane和Nirenburg也承认开发LEIA是一个持续的、长期的、范围广泛的工作计划，有很多工作需要做。

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