原标题：别再骂电脑笨 微软新研究让机器更像人
记者／林子筠
还记得击败韩国棋王李世乭的AlphaGo吗？AlphaGo的胜利不仅被视为人工智慧发展史上重要的里程碑，更为机器学习技术打下成功的基础。尽管人工智慧前景大好，但要让机器完全理解人类语言，至今仍是一大挑战。微软亚洲研究院这次发布了知识资料库（Microsoft Concept Graph）及单字关联模型（Microsoft Concept Tagging Model），教电脑懂得常识性概念，更了解人类语言。
■微软新研究为电脑建立常识性概念，让机器理解人类语言。（图／Microsoft）
目前，人工智慧与人类智慧最大的差距在于人类拥有理解万物的“常识”及“概念化”的能力，而微软这次发布的两项研究成果就是缩小机器与人类在理解语言上的落差。两个模型的概念相辅相成，第一步是将常识建档为资料库。微软为知识资料库（Microsoft Concept Graph）收集540万个核心概念，每个概念里会连结许多实体与子概念。例如：“苹果”这个概念会连结到“水果”与“科技公司”，甚至是“牛顿”较冷门的连结点。这项技术可应用在聊天机器人的开发与关键字广告，资料库可为广告商触及到更多消费者，提升获取利润的机会。
■微软知识资料库（Microsoft Concept Graph）包含540万个概念。（图／Microsoft）
有概念资料库后，第二步是让电脑可正确将单字对应到特定情境。微软发布的单字关联模型（Microsoft Concept Tagging Model）让电脑根据句子涵义计算单字对应到各个概念的关联性，推断出单字正确代表的概念。例如：“I want to eat an apple.”，模型计算对应到“水果”的关联性较大；而“I want to visit Apple.”则推断出单字代表“科技公司”的概念。这个模型可应用于阻挡社群媒体中的不当言论，借由扩展关键字原有的概念，在系统中找到其他和关键字相关性强的字汇，使屏蔽特定字词的程式更有效地运作。
目前的模型皆只支援英文版本，可供下载于研究使用。未来除了支援中文版本外，微软希望让电脑借由上下文正确判断单字，完全理解人类语言，并应用于搜寻引擎、自动问答系统、聊天机器人等，最终推动人工智慧领域的进步。
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