搜狗武健：从机器人看人工智能(8)
时间：2017-05-25 14:53 来源：钛媒体 责任编辑：毛青青
在中文的知识类答问内里，汪仔机器人其实已经完全超越人类了。从2011年IBM的Watson在危险边缘中首次击败人类，到2016年AlphaGo战胜李世石，当然围棋是一个固定规则下的完全信息专弈答题，再到现在汪仔在中文自然说话明白、搜索、推理方面战胜人类，每次新的超越所用的时间越来越短，我信赖这也是人工智能期间的特色之一吧。
汪仔与Watson的区别
我们在推出汪仔之后，总会有人会提到汪仔没有就是个Watson么，这个说法，以是我想在这里花一点时间来对比一下，汪仔和Watson，来看看人工智能期间的答问机器人和Watson相比到底有什么区别：
说话。汪仔处理的是中文，Watson处理的是英文。其着实NLP届人人都会有一个共识：中文的自然说话处理难度是最高的。处理差中文所必要的投入是要远宏大于处理英文的。
答题输入。汪仔吸收输入的方式是听主持人念题，看图片中的标题，这内里用到了语音识别和图像识别手艺，而Watson看过节目的人其实都知道，使用的是一种特殊的文本输入。
答题范畴。汪仔是可以回问整个开放域的答题，答题不分类，不限定，而Watson回问的是一个封闭域的答题，它在举行问题之前他是要选答题的领域的，例如说文学，体育之类的，必须要提前选定答题的类别。
计算力。汪仔是联网计算的，知识来历是整个互联网，而Watson它是一个内陆计算。同时汪仔是支持闲聊的，在问题之外可以和主持人以及参赛选手互动，而Watson只能问题，它并没有能和人谈天。
赛制。Watson在比赛中是不抢问一说的，人人都是收到完备的标题之后，试图去回问出精确的问案。但汪仔参加的一站到底，从赛制上是要求机器人和人类举行抢问，这也就要求汪仔在不收到完备的标题信息的时辰，试图去展望答题是什么，并且举行回问。同时按照节目的要求，问题者若是你问错了反而会给对方送分，那么就要求我们汪仔你猜还没有能乱猜，机器人得有信心知道自己能问对才会去抢问，这就把整个答题的复纯度提升了另外一个量级上。
以是可以看出来，相比起Watson，汪仔是一个人工智能期间是各种优异手艺联合起来的智能答问机器人。
联合上述内容，这就是我对智能机器人的两大要素的明白，第一是自然交互，第二是答问本领。大概有很多人会有没有同明白，甚至意见和我完全是相悖的，我以为是差事，因为现在这个期间正是一个思想绽放，百花齐放的AI期间。
到底什么是AI？
在AlphaGo出现之后，人人都在喊AI，就差像之前人人喊连接，喊互联网+，喊大数据一样。可是没有管是连接、互联网、大数据，都不任何一个器材像AI一样让我思索这么久。我一向在想，到底什么是AI？它到底有不一个标准的定义？
于是之前我就花了没有长精力去搜索相识，去看书，看各种文章paper，我发现并不一家权威机构对什么是AI做出明确的定义。然后我去和各种在AI领域工作的人谈天，我会答他们"你在搞什么？"，他们会回问我"我在搞点和人工智能有关的事情"，那我继续答"那你以为什么是人工智能"，得到的问案就千奇百怪了，甚至很多人都没法用简单几句话给我描述清楚他心中的AI是什么样子。
