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美国西北大学教授、Narrative Science 公司的创始人Kristian Hammond认为， Salesforce的研究是一个很好的进步，但这也显示出纯粹依赖统计机器学习的局限性。 “我们必须承认，有些时候我们需要在这些系统中使用一些语义和句法知识，让它们变得更准确、更流畅。”Hammond说。

Hammond认为，使用注意机制是在一个很简易的水平上对一个人的说话行为进行模仿。这种行为就是人们说话的时候，会被自己刚才说的话影响。他说： “当你在说话的时候，即将说的内容是由你之前所说的内容驱动的 —— 这项工作是向模仿人类交流这一方向迈出的一步。”

提高计算机的语言技能在推进人工智能方面也很重要。微软今年早些时候收购的一家名为 Maluuba 的新创公司最近制作了一个能够根据文本内容生成相关问题的系统。  Maluuba 团队同样结合了监督学习和增强学习。

Maluuba 的高级研究科学家 Adam Trischler 认为， 提问是学习的重要组成部分，所以创造出一个很“好奇”的机器也同样重要。 “最终的目标是在人机对话中使用问答机制，也就是‘提问—回答’。但想想，如果机器可以自己出去收集信息，然后向自己提问，这该怎么办呢？”

编辑：王凯立

「DeepTech深科技」招募编辑记者

（人工智能、生物医学、自动驾驶等方向）

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