劍橋大學研究人員將利用填字游戲加強人工神經網絡

劍橋大學研究人員希望通過填字游戲加強深度學習技能，幫助人工網絡系統更好的理解人類語言。

不少研究者都希望能通過深度學習方法進一步提高人工智能技術，希望讓人工神經網絡可以理解人類更多的行為、動作和語言等。

近日，針對這一領域的研究，英國劍橋大學的研究人員提出一個新的想法，他們計劃利用填字游戲的學習方法來幫助人工智能掌握人類的理解能力。

研究人員為人工神經網絡制訂了一個應用，在整個研究過程中，他們使用六部字典以及維基百科中的知識，包括各類字、詞、句等進行實例訓練，研究過程中發現系統能夠明白簡單的短語、隱喻等一些抽象類的表達。研究結果表明，用類似這樣的方法進行訓練，還可以提高信息檢索等內容的輸出效率。

劍橋大學計算機實驗室研究員、本次研究的論文作者之一 Felix Hill 表示，讓計算機理解人類語音最難的挑戰在于它們無法同時多方面的接受人類在說話以及閱讀等情況下產生的豐富的信息。而且在研究的過程中，一旦需要的信息是數據庫中沒有的，那么系統就無法通過別的方法解決問題，系統不會像人類一樣還可以從生活常識等方面進行推理。

Hill 也表達了他自己對于人工神經網絡如今發展的觀點，他認為應該同時注重認知主義和行為主義兩個方面，畢竟人類的智力是將大腦神經與行為表現的控制相結合，要想真正達到人腦的高度，二者缺一不可。

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