但一位博士的回答给这篇帖子带到了不属于他的高度。
“他给出的答案没什么问题,看起来应该是在网络上搜索出来的,但我在意的是这个破玩意儿,居然能够理解你到底在问什么?”
这个博士生很快专门写了一个帖子来表达自己的惊叹。
“为了避免有人说我在滥竽充数,先把我的学历证明放在下面镇楼。”
“大家看我的学历证明应该也能发现,我是专门做人工智能研究这一块的。”
“毫不夸张地说,目前市面上所有的人工智能产品全部都是人工智障,包括我自己做的这一款也是。”
“其中最关键的难点就在于语义识别,很多人工智能根本没有办法理解你所要表达的是什么意思。”
“包括在自然所使用的语言当中会有很多的歧义句,甚至会有多义词光是龙夏,就有文言文,诗词等各种各样不同的表达方法。”
“对于一个表音文字来说,一个单词可能同时代表许多意思,光是让人工智能能够准确的理解你所要表达的意思,就已经是难得不得了了。”
“更不要说让他针对你的问题给出精准的回答了。”
“人工智能的发展是需要用大数据来缓慢训练的,很简单的道理,越是用的多的词汇,在网上出现的频率也会越高,人工智能理解和识别起来也会更快。”
“但像是这种专业的问题,人工智能可能根本没有办法理解你的意思,就算是理解你的意思了,也没办法给出准确的回答。”
“但是这个东西不一样,等我试一试这东西的极限在哪里,这个软件叫小智对吧?”
帖子如同落入静湖的巨石,涟漪迅速扩散至全校,又顺着互联网蔓延到国内其他高校。
甚至于各种一线的科研人员,还有科技论坛。
人们开始用各种方式测试小智的极限。
从文章修辞手法的分析到可控核聚变装置的可能性……
很快便有人意识到了小智的正确使用方法。
比如说某个断更的作者,让小志帮自己续写一段剧情。
再比如说某些不想写作业的小学生,让小智给出问题的答案。
平心而论,小智并非全知全能,很多时候给出的答案并不准确,大部分时候,都只是对网上的资料进行一些总结。
很多时候他给出的推理,也会出现细微偏差。
但其表现出来的对复杂问题的结构化
本章未完,请点击下一页继续阅读!