“小愛(ài)同學(xué),今天天氣如何”“小度小度,量子計(jì)算是什么”……在智能手機(jī)、智能音箱普及的今天,向人工智能提問(wèn)并快速獲得答案已經(jīng)成為很多人的生活內(nèi)容。但你有沒(méi)有想過(guò),AI為何能像人類一樣理解問(wèn)題并給出回應(yīng)?今天,我們就來(lái)探秘這些賦予AI思考能力的“大腦”。
Al理解問(wèn)題的核心能力,源于自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)。每當(dāng)用戶輸入一個(gè)問(wèn)題,AI便會(huì)化身“語(yǔ)言學(xué)家”,將用戶的話分割為單詞或詞組,識(shí)別每個(gè)詞的詞性(如名詞、動(dòng)詞),再分析句子的結(jié)構(gòu)(如主謂賓關(guān)系),最后理解問(wèn)題的意圖。例如,“本市明天是否會(huì)下雨?”AI會(huì)將其解析為“地點(diǎn)+時(shí)間+天氣現(xiàn)象+疑問(wèn)”的句式。據(jù)此,它便能判斷出用戶需要天氣預(yù)報(bào)信息。
AI的精準(zhǔn)回答離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的支持。以智能搜索引擎為例,當(dāng)用戶提問(wèn)“如何做紅燒肉”時(shí),AI會(huì)從數(shù)以萬(wàn)計(jì)的網(wǎng)頁(yè)中篩選出菜譜、視頻教程等信源,并通過(guò)算法評(píng)估信息的權(quán)威性(如點(diǎn)贊數(shù)、作者資質(zhì)等)。此外,AI還能夠利用知識(shí)圖譜技術(shù),將零散信息整合為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如在智慧城市中,AI通過(guò)整合交通攝像頭、氣象局預(yù)警、地鐵刷卡記錄等數(shù)據(jù),能推導(dǎo)出“暴雨導(dǎo)致地鐵站客流超載”等信息,并給出相關(guān)建議。
不過(guò),AI并非天生聰明。像人們汲取知識(shí)一樣,它的強(qiáng)大能力是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)不斷進(jìn)化的。訓(xùn)練初期,AI可能給出錯(cuò)誤答案,但工程師會(huì)通過(guò)標(biāo)注數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù),優(yōu)化回答邏輯。而更高級(jí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)則能讓AI從用戶反饋中自主學(xué)習(xí)——若用戶對(duì)答案點(diǎn)贊,模型會(huì)強(qiáng)化類似回答;若用戶選擇“重新搜索”,模型則修正錯(cuò)誤。這種“考試—糾錯(cuò)—提升”的循環(huán),使得AI越來(lái)越能夠揣測(cè)人們的意圖。
盡管當(dāng)前一些大語(yǔ)言模型表現(xiàn)令人驚嘆,但其終究無(wú)法做到真正像人一樣思考。在面對(duì)需要邏輯推理的問(wèn)題,如復(fù)雜的數(shù)學(xué)或物理學(xué)問(wèn)題,AI僅能拼接已知信息,而無(wú)法像人類科學(xué)家一樣深入分析原理。此外,帶有方言、俚語(yǔ)和多義詞的提問(wèn),也時(shí)常讓AI暈頭轉(zhuǎn)向,需結(jié)合上下文才能準(zhǔn)確判斷。
從“搜索”到“對(duì)話”,科技的進(jìn)步正悄然改變生活。AI問(wèn)答的精準(zhǔn)性,既是算法與數(shù)據(jù)的勝利,也是人類探索智能邊界的縮影。可以預(yù)見(jiàn)的是,在未來(lái),隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)(融合文本、圖像、語(yǔ)音)和因果推理技術(shù)的發(fā)展,AI將能更加人性化地解答復(fù)雜問(wèn)題。但與此同時(shí),隱私與倫理問(wèn)題也需重視:如何避免AI在回答中泄露用戶數(shù)據(jù)?如何防止算法偏見(jiàn)?這還需要各方的共同努力。
來(lái)源:《解放軍報(bào)》