语言作为人工智能的试金石_语言

语言，长期以来，它一直被认为是人类智慧的标志，当人们在20世纪70年代开始研究人工智能（AI）问题时，它就是定义机器智能的试金石。语言可以被用作奥卡姆用于识别智能计算机的剃须刀的想法可以追溯到1950年，当时破解纳粹德国加密军事通信的英国科学家阿兰图灵表示能够以一种无法区分的方式进行对话。人类可以用作智力的代理人。图灵把这个想法提升为一个哲学问题，因为情报很难定义，但他的提议很快被记录为图灵测试。是否合理的智力测试是值得商榷的。

希金斯自然科学教授目睹了她的领域的转变。几十年来，计算机缺乏驱动神经网络的能力，速度和存储能力 - 以人脑的布线为模型 - 能够从处理大量数据中学习。格罗兹早期的语言工作因此涉及开发形式模型和算法以创建话语的计算模型：告诉计算机，实际上，如何解释和创建语音和文本。她的研究导致了用于处理人类交流的不可预测性，用于建模一对一人机交互以及推进人工智能系统与人类团队整合的框架的开发。

当前上升的AI方法 - 基于学习的神经网络 - 依赖于计算机对大量数据进行采样的能力。例如，在语言的情况下，神经网络可以对语料库进行采样，甚至可以对在线发布的所有内容进行扩展 - 以了解单词的“含义”及其相互之间的关系。使用这种方法创建的字典解释了计算机科学助理教授Alexander“Sasha”Rush，包含单词的数学表示，而不是基于语言的定义。每个单词都是一个向量 - 一个与其他单词相关的单词的相对论定义。因此，描述单词“man”和“woman”之间关系的向量在数学上类似于描述诸如“king”和“queen”之类的单词之间关系的向量。