DARPA 征询可理解自然语言的人工智能与机器学习技术

Posted 2021-04-12 科易滴

美国军事研究人员希望通过创造一个人工智能 (AI) 原型，该原型能够让计算机很容易地理解英文文本和语音，并可以像儿童一样，从视觉和听觉线索中学习语言。

这一想法旨在帮助计算机快速有效地使用书面和口头语言，以帮助军事指挥官和情报分析人员根据其手头的资源做出快速决策。

日前，美国国防先期研究计划局 (DARPA) 的官员发布了一份关于 “基于人工智能的语言习得” (GAILA) 项目的提案公告 (DARPA-PA-18-02-06)。

该项目旨在开发一个基于语言习得的模型和一个自动化的语言习得原型，该原型能够学习理解英文文本和语音，以通过自动化分析提高信息的可用性。

研究人员解释说，儿童根据他们对声音和图像的感知来习得语言；他们仅仅使用 AI 和机器学习系统所需的一小部分实例，就将运动图像与相匹配的声音连接起来。信息排序、单词形式的变化和其他信息有助于儿童对所学内容进行更精细的分类。如果人工智能计算机能够像儿童一样学习语言，那么它们在机器翻译、信息检索、名称实体检测、事件检测和知识库创建方面的能力都将会大幅提高。

目前，AI 和机器学习计算机的准确性依赖于训练时使用的大量标注数据。除此之外，机器学习技术无法处理新的数据源、主题、媒体和词汇。

因而，DARPA 的研究人员希望工业界能开发出一种计算机原型，该计算机原型从没有任何语言技能开始，通过实时场景、图像或视频来学习相关文本和语言。它将使用逻辑、启发和推理来描述之前没见过的对象、关系和事件。例如，在看到一张黑色的桌子、一张白色的桌子和一把黑色的椅子之后，原型应该能够充分了解 “黑色”、“白色”、“桌子” 和 “椅子” 这些词的含义，从而能够识别和描述一把白色的椅子。随着计算机的发展，它应该能够描述越来越复杂的事件和关系。

GAILA 与之前的语义和语言学习工作有着本质上的区别，它将使用视觉线索来描述它在事件之前、期间和之后所经历的事情。在学习阶段，原型必须能够接收文本和语音的输入，并构建内部语言表示。GAILA 软件必须能够接受图像、视频或描绘之前没见过的东西的虚拟视觉场景，并生成能够捕捉重要元素的英文描述。

文章来源：国防科技信息网

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