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谷歌的AI技术有多牛？

在当地时间周三在OpenReview.net上发表的一篇论文中，谷歌AI和芝加哥丰田科技机构(Toyota technology Institute of Chicago)宣布，他们的新AI ALBERT在几项自然语言阅读理解测试中都获得了之一名，其在SQuAD 2.0、GLUE、RACE成绩方面都拿到了之一的位置。

资料图

在GLUE中，ALBERT拿到了89.4的分数，在SQUAD中拿到了92.2、在RACE中拿到89.4。

SQUAD 2.0人类平均表现分则为89.452。

据悉，SQuAD2.0结合了SQuAD1.1的10万个问题和5万多个新的、无法回答的问题。为了在SQuAD2.0做到更好，系统不仅必须在可能的情况下回答问题，而且还必须确定段落中什么时候不支持回答并避免回答。

ALBERT使用参数降低技术来减少内存消耗并提高BERT的训练速度。

论文写道：“我们提出的 *** 使得模型的规模比原来的BERT要好得多。我们还使用了一种自我监督的缺失，这种缺失侧重于对句子间连贯进行建模，并表明其始终有助于下游任务的多句输入。”

据了解，这种技术在互联网上阅读大量文本并提供连贯答案方面有着显著的应用，这可以为搜索引擎来带来一个明显的好处。

为什么人工智能下围棋，算圆周率很厉害，但无法证明数学猜想？

人工智能虽然叫“智能”，但依然主要是体力活。

一般我们认为靠四肢干的活才叫体力活，脑力活动叫脑力活。其实脑力活动也分“体力”和“智力”。那些具有开创性、突破性思维才能完成的任务属于真正的“智力”活动，而那些依赖固有逻辑、固有系统进行的推算、演绎的事务其实跟传统“体力活”没有太大区别，无非一个是四肢的习惯性动作，一个是脑部的习惯性动作。

而计算机智能，正是基于人类设定的固有逻辑或固有系统进行推算、尝试、总结，这些能力在围棋、圆周率这些需要极大脑力极限才能完成的任务上自然是胜过人工的。然而在突破性、开创性的工作中，由于无法打破固有程式，计算机智能目前远未达到人类的创新能力。

用哲学的话讲：正是人类会犯错，所以社会才会进步。由于计算机智能不会犯错（即便出错那也最多是人类编程过程中的失误，而非建设性的破坏），所以，计算机智能看似高级，实则不如婴儿。

人工智能 (AI) 具有帮助数学研究的潜力，但它还不够先进，无法自行明确地证明或反驳数学猜想。

数学猜想是被认为是真实但尚未被证明的陈述。 一个例子是著名的黎曼猜想，这是一个关于素数分布的猜想。 证明这样的猜想往往需要深刻的洞察力、创造力和数学上的严谨性，而这些目前都超出了人工智能的能力范围。

然而，人工智能可以通过各种方式帮助数学家，例如探索可能的反例或寻找可能表明猜想为真或假的模式。 例如，机器学习算法可以分析大量数据并检测人类数学家可能看不到的隐藏模式。

近年来，人工智能在解决特定数学问题方面取得了一些突破，例如四色定理，它指出平面上的任何地图都可以只用四种颜色着色，使得任何两个相邻区域都没有 相同的颜色。 然而，这些成功是在人类数学家的帮助下取得的，并且依赖于使问题更适合算法 *** 的特定数学结构。

总之，人工智能虽然可以为数学研究提供有价值的帮助，但还不能独立证明数学猜想。 然而，随着人工智能技术的不断进步，它可能会变得更有能力解决复杂的数学问题，并以令人兴奋的新方式为数学研究做出贡献。

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