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摘要：富尔达和她的团队使用了一种简单的神经网络——一种能够处理类似于大脑中相互连接的神经元的信息扫描...。“所以你对人工智能说，‘你有一个任务：给定中间的单词，预测它周围的所有单词，’”富尔达说。在这个意义上，富尔达解释说，“常识并不意味着是真的常识，但假设知识是普遍的。最初发表在《生命科学》上。“
虽然人工智能经常被未来学家和其他人指责为令人恐惧的东西，但机器人可能必须执行的日常单调动作，比如知道你可以把食物放在桌子上，但你不能吃桌子一组科学家说：
事实证明，人工智能还不够成熟，还不能掌握一些常识性的知识，比如单词，特别是物理对象的单词，是如何相互作用的。
当机器学习研究人员在非结构化环境中使机器人或人工智能体变得松散时，他们会尝试研究合著者、犹他州杨百翰大学（Brigham Young University）计算机科学本科学生本•默多克（Ben Murdoch）在一份声明中说：“各种疯狂的东西。”人们对物体能做什么的常识是完全缺失的，我们最终会遇到机器人，它们会花费数千小时试图吃掉桌子，“[人工智能的5个有趣用途（不是 ... 手机器人）]”
帮助人工智能了解什么样的动作适合一个物体，一组计算机科学家在杨百翰大学博士生南希·富尔达的带领下，他们向他们的人工智能系统宣读了最终的睡前故事：他们下载了整个 ... ，就像16个月前一样，让他们的人工智能逐字阅读。
富尔达和她的团队使用了一种简单的神经网络——一种能够处理类似于大脑中相互连接的神经元的信息扫描 ... 。神经网络跟踪某些单词，以及前面和后面的四个单词。有了这些信息，人工智能就能学会预测目标词周围的单词，并将其与实际单词进行比较。
“所以你对人工智能说，‘你有一个任务：给定中间的单词，预测它周围的所有单词，’”富尔达说。研究人员对英语中的每个单词都重复了这个过程。有了这些信息，人工智能可以建立一个常识知识库，其中包括哪些动词可能与给定的名词搭配，反之亦然。
是最终的测试？让人工智能玩一个古老的基于文本的冒险游戏，就像20世纪80年代流行的那些游戏，玩家必须导航，通常是在冒险或幻想场景中，使用简单的命令，因为图形显示在游戏中还不常见。
“通常会发生的是人工智能匹配名词和动词来尝试获胜，“但它会尝试各种各样的东西，比如‘推平圣诞老人’，”富尔达告诉《生活科学》但当你使用我们的算法时，它会尝试一些常识性的东西。这可能不是正确的答案，但它是有意义的。
例如，当面对森林中的一个锁着的房子时，受过训练的人工智能会尝试“敲门”之类的命令，这是一种典型的响应，但也会说“灌溉森林”和“烧房子”之类的话。虽然这些在游戏范围内没有意义，但它们演示了对森林或房屋所能做的事情的理解。
... 是出了名的流畅，因为任何人都可以编辑页面，但富尔达并不担心一个互联网巨魔可能会搞乱她的人工智能代理。这是因为她使用的是 ... 信息的快照，而不是实时信息。”大多数常识并没有那么快改变。
真正令人担忧的是，她说，社会上所有的偏见和偏见都植根于 ... 上的信息中；因此，人工智能代理也会学习到这些偏见。这些偏见可能不会影响她的人工智能，因为它学会了与物理世界互动，她说，但它们可能会在范围更广的项目中造成问题。
在这个意义上，富尔达解释说，“常识并不意味着是真的常识，但假设知识是普遍的。
最初发表在《生命科学》上。“
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