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機(jī)器閱讀理解（MRC）是一種人工智能能力，可以了解嵌入在不同來源中的特定知識 - 這是許多現(xiàn)實世界場景的必要技能。例如，在搜索應(yīng)用程序中，它幫助認(rèn)證機(jī)構(gòu)給出一個精確的答案而不是包含該網(wǎng)頁的 URL，并且將來，MRC 甚至可以幫助醫(yī)生在數(shù)千個文檔中查找信息，減少耗時的任務(wù)并可能改善醫(yī)療行業(yè)。

　　但目前的機(jī)器閱讀系統(tǒng)通常建立在監(jiān)督的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，這意味著它們不僅使用它們應(yīng)該理解的文章進(jìn)行訓(xùn)練，而且還需要人工手動標(biāo)記這些文章的問題，并給出相應(yīng)的答案。然而，這種方法是不可擴(kuò)展的，因為必須為任何知識領(lǐng)域和每個知識域完成標(biāo)簽過程。例如，在為幫助醫(yī)生而建立人工智能的情況下，有必要為每種疾病創(chuàng)建一個 MRC，由于文獻(xiàn)中正在生產(chǎn)的文章數(shù)量不斷增加，因此每個疾病都應(yīng)不斷更新。

　　微軟現(xiàn)在拿出 SynNet，微軟新的“兩階段綜合網(wǎng)絡(luò)”培訓(xùn)模式，SynNet 首先從一個領(lǐng)域?qū)W習(xí)關(guān)鍵知識點或語義概念，并根據(jù)可用的監(jiān)督數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，然后學(xué)習(xí)形成自己的自然語言，在給定文章的背景下，給出問題的答案。

　　SynNet 最有趣的一面是，一旦被訓(xùn)練，它可以在一個新的領(lǐng)域中使用來為給定的文章生成偽問題和答案。這種方法使其能夠創(chuàng)建培訓(xùn)特定 MRC 所需的監(jiān)督培訓(xùn)數(shù)據(jù)，從而消除需要人工標(biāo)簽的問題，并使 SynNet 成為 AI 教師。目前 SynNet 還處于起步階段，當(dāng)然，并不是每個人都對 AI 正在發(fā)展的方向感到高興，特斯拉老板 Elon Musk 警告美國總統(tǒng)，他們需要提早警惕 AI 并且做出調(diào)整。

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