<搜索的巨型已任命其收集工具,旨在最大的理解的机自然语言的语义的经验。 第一个"层"是反映的能力的人工智能理解自然的语言,并"在语义上的类似短语,以及最近的点的基础上等效性、相似或相互联系的思想和语言",指出着名的未来学家和工程总监的谷歌研究雷库兹韦尔(雷库兹韦尔)和产品经理,瑞秋*伯恩斯坦(瑞秋*伯恩斯坦). 谷歌已经制的模块,提供平台TensorFlow其他研究人员和机会尝试它。
<第一的两个新的可用的实验是,正如其名称所暗示,则允许"交书",即通过机械学习的算法,以取得有关的问题的答案编写的人从文字。 用户指定的问题,并谈到的书籍中找到的相关建议书。 所依赖的关键词缺失。 用户收到的答复的书给他的问题会给他包括性能和我怎么不知道他会阅读这些书籍。 <如果用户,例如,要求积累的人类经验,表示在本书:"为什么天空是蓝色的吗?", 他将会收到的答复数量和科学的解释:"散射雷利通过分子在大气中的增加与下降的波长的"。 不像往常一样谷歌搜索,并将用户提供的文章链接网站上,算法的书籍帮你做的工作。 <模型的培训数十亿的对判决的假象一个真正的对话。 其目的是教算法想象可能看起来像一个很好的回答用户的问题。 在回答这个问题或短语的用户的软件工具搜索所有判刑的100多万本书籍和找到那些提供相匹配的词语的用户。 搜索基础上执行的语义含义的句子的水平。 之间没有关系什么用户输入和搜索结果是没有提供。 <当然,该软件工具是固有的某些限制。 他会给回答一个简单的问题,其假定某些事实。 深刻的哲学问题都没有的强度的算法。 然而,我们谈论的是一个简单的软件工具,这将有助于谷歌提炼的产品,如Gmail聪明的回答。 帮你的书籍,迄今为止,仅仅提供了一个初步概述的该接口的未来,谁可能是足够的智能回答几乎任何指定的人。<第二次新的实验谷歌小互动。 我们正在谈论的游戏,称为测试对用户的能力相关联的话。 例如,如果顶部的10个单词的词语"床"(上床),用户可能认为响应是输入的单词"睡眠"("睡眠"). Semantris将显示10个字在一定的顺序,表示如何以及软件的理解之间的关系说"床"和"睡眠"比之间的关系词"床"和任何其他文字从名单。
<还应该注意的是谷歌新实验的方式收集用户的数据,这将有助于其技术的深入了解如何考虑的关系的语言的人民自己。 <作为Semantris,游戏也是有趣的方式来测试自己的能力的用户并看看如何以及软件的发现之间的关系的话。 还有一个版本的游戏风格的俄罗斯方块。 它允许用户类型的单词放在屏幕上的块根据用户的观点是关于什么的话,该软件可以定位于区块之间的两个词。 <今天的用户有很多听到有关人工智能,它可能性和前景。 可供用户测试实验算法谷歌给每个人都有机会得到一个想法关于未来技术。 <讨论的谷歌新的实验和观点的应用程序的人工智能在读者。建议
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