資料介紹
現(xiàn)在的人工智能理論很多是類(lèi)似早期的推理系統(tǒng),專(zhuān)家系統(tǒng),圖像識(shí)別,基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),或者所謂的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等等,其本質(zhì)都是人在架構(gòu),給予了系統(tǒng)太多人為的假定和人為的算法,這個(gè)與自然語(yǔ)言系統(tǒng)的“自然”性和泛性,魯棒性等要求還相差太久,所以,即使深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的阿法GO算法在圍棋上戰(zhàn)勝了人類(lèi),但是其在自然語(yǔ)言理解方面還是瑤瑤無(wú)期,還沒(méi)有任何實(shí)質(zhì)性的突破,說(shuō)白了其系統(tǒng)在自然語(yǔ)言理解方面還是3-4歲孩子的智商,要想達(dá)到成人的智商和抽象,創(chuàng)新等能力,還是很遙遠(yuǎn)。
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那么,下面我來(lái)介紹下我在強(qiáng)人工智能自然語(yǔ)言理解方面的幾個(gè)思路,僅作參考:
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