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自然语言生成的演变史

【导读】自科幻电影诞生以来,社会一直对人工智能着迷。 每当我们听到“AI”一词时,我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人,如终结者和黑客帝国。尽管我们距离可以自己思考的机器人还有几年的时间,但在过去几年中,机器学习和自然语言理解领域已经取得了重大进展。 个人助理(Siri / Alexa),聊天机器人和问答机器人等应用程序真正彻底改变了我们与机器和开展日常生活的方式。自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)是人工智能发展最快的应用之一,因为人们越来越需要理解和从语言中获得意义,其中含有大量含糊不清的结构。 根据Gartner的说法,“到2019年,自然语言生成将成为90%的现代BI和分析平台的标准功能”。 在这篇文章中,我们将讨论NLG成立初期的简短历史,以及它在未来几年的发展方向。

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【变形金刚成真】MIT机器人“变身术”:外骨骼让机器人七十二变

【新智元导读】MIT计算机科学与人工智能实验室正在研发一种新型的变形机器人,不久的将来,“变形金刚”可能就会成为现实。据了解,这一机器人通过穿戴不同的外骨骼来执行动作和变形,这些外骨骼的初始形态是塑料材质的薄片,当加热时可以折叠成特定的形状。更神奇的是,在完成任务后,它可以通过将自己浸泡在水里来溶解外骨骼,从而脱下它的“皮肤”。 外骨骼是什么,在机器人或者更广泛的工业领域会有哪些应用?11月8日的AI World 2017世界人工智能大会上,我们请到了外骨骼技术大师、加州伯克利大学机器人和人体工程学实验室主

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CHEM ALGEBRA: ALGEBRAIC REASONING ONCHEMICAL REACTIONS

虽然在各种学习任务上表现出令人印象深刻的表现,但目前尚不清楚深度学习模型是否有能 力稳健地处理推理任务。衡量机器学习模型中推理的稳健性具有挑战性,因为需要提供一项 任务,该任务不能通过利用数据中的虚假统计相关性轻易简化,同时对复杂的对象和约束进 行操作。为了解决这个问题,我们提出了CHEMALGEBRA,这是一种通过预测化学计量平衡 的化学反应来衡量深度学习模型推理能力的基准。CHEMALGEBRA需要在代数约束 (例 如质量守恒原理)下操纵一组复杂的离散对象 (分子表示为公式或图形)。我们相信 CHEMALGEBRA可以作为下一代机器推理模型的有用测试平台,并作为其发展的推动者。

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