东方隐的头脑风暴
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  贫僧按:现在我发现,内功练到一定程度,每天都要做些事情,比如写一点程序、做一点翻译这样的劳动,才能痛快。不用担心精神,一旦丹田充满,精神是越用越足的。下面这篇文章是Google的Director of Research,Peter Norvig写的关于Watson的评论,谈到离思考机器还有多远距离。原文见:
 
www.nypost.com/p/news/opinion/opedcolumnists/the_machine_age_tM7xPAv4pI4JslK0M1JtxI
 
我没有查此人简历,盖想必能做Google的研究负责人,肯定是大牛,换了你我估计也做不了。
 
1、整体看来,AI处于何种状态?
 
作者做了一个对比,即把AI和登月计划与癌症研究做比较。40年前,尼克松宣布要“征服癌症”;50年前,肯尼迪宣布要征服月球。相比之下,月球计划虽然实现的很迅速,但是人类此后却没有走得更远。而癌症虽然没有被征服,但是人类对于生命的研究,却不断地取得进步,各种疾病的死亡率,都在下降,如艾滋病,从过去的恐怖绝症,已经成为了一种慢性病。
 
作者认为,AI是后者,虽然没有突飞猛进的发展,却实实在在地提高。从垃圾邮件的删除,语音录入文字,IBM的深蓝、Waton等等,都证明了AI的不断进步。他又举了很多例子:Google的翻译系统,可以在58种语言中来回翻译。Google的自走车,自己会在马路上开(撞死人怎么办?)等等。
 
 
2、通过这些成就得到的启发
 
原来觉...
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2011-2-20 17:36:09 

  按,这是贤人Wolfram刚刚写的一篇日志,详细叙述了两者之间的关系,原文见:
blog.stephenwolfram.com/2011/01/jeopardy-ibm-and-wolframalpha/
贫僧把其中的要点翻译出来,供大家参考一下:
1、两者之间到底有什么关系?
IBM从事信息提取有50年的历史,其核心理念是把文字档案进行统计分析,然后把具体的问题句子和这些已有的文字档案进行统计度的匹配,从而找到。当然,一开始就是字面的匹配,这不难,难度在于把大量可能有关的文档用各种方式进行打分,最后把得分最高的文档挑选出来。Watson可以说是这种技术达到的高峰。
Alpha是完全不同的一种东西,Alpha所处理的不是文本,而是直接处理原始的,可计算的知识。回答问题运用的工具并不是文本的统计分布,而是实际知识本身。
Alpha所输入的和Watson一样,是自然语言,但是立即就被转换成了可计算的精确的内部语言。(下面是吹嘘这一点多么多么的牛,略去)
IBM的工作,主要还是建立一套统计Matching的算法,加上很多特殊的规则来处理特殊情形。而我们同这种做法恰恰相反,加入的主要是纯粹的知识。长期来说,Alpha完全可以回答Watson能够回答的那些自然问题,现在只有1/3。
 
2、纯粹用搜索引擎,能否做到Watson的程度?
我们做了实验,就是把问题输入搜索引擎,看看能否简单地搜索到答案。
结果是,搜索引擎的结果非常好,一般人回答的准确率为60%,专业牛人可以到80%,但是Google搜到...
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