为训练神经网络 谷歌召集百名语言学博士

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　　近期谷歌在手机端谷歌搜索中增加了神经网络算法，为了训练神经网络让谷歌搜索变得更加智能，谷歌在全球聘用了百名语言学博士，不分昼夜地对文本数据进行标注。下面小编带大家具体了解一下。

　　当用户在谷歌搜索中输入“世界上最快的鸟是什么”，广告推广营销谷歌会回答，“游隼。根据 Youtube，游隼被记录下较高 389 km/h 的时速。”这样的正确答案并不是来自于谷歌的数据库。当用户输入问题时，谷歌搜索引擎找到了一个描述999感冒药经典广告词世界上五种最快的鸟的Youtube视频，然后系统会将最快的鸟儿的信息提取出来。

　　为了回答用户的搜索提问，谷歌搜索需要借助深度神经网络。神经网络是人工智能的一项重要技术，它不仅正在重塑谷歌搜索引擎，还在不断影响着谷歌整体的人工智能服务。深度神经网络是一种模式识别系统，主要通过对海量数据的分析，找到处理特定任务的方法。前面的例子中，系统学会了如何在网络的长篇文字中找到相关内容，再从中提取要点呈现给用户。

　　移动端谷歌搜索刚上线这种“句子压缩算法”，尽管对人类来说这个任务十分简单，但是对机器来说相当困难，而现在人工智能终于能完成这样的任务。这也意味着深度学习正在促进自然语言理解这门艺术的发展。谷歌研发产品经理David Orr 说：“对于“句子压缩”，你不得不使用神经网络算法，因为这是目前我们发现的唯一方法。”

　　为了训练神经网络算法，谷歌邀请了全球数百位语言学博士处理数据并进行人工筛选。谷歌的神经网络系统从人类学习如何在大段文字中提取有用信息，这个过程需要不断地重复，这是深度学习的一个很大的限制。雇佣大批语言学家不停地筛选数据既麻烦又极其昂贵，但短期内谷歌没有别的办法。

　　谷歌也会用过期的新闻训练 AI问答系统，通过这些新闻让AI了解如何对文章进行归纳。不过谷歌仍然需要语言学者的帮助，示范句子的压缩，对语句的不同部分进行标记，帮助神经网络理解人类语言是如何工作的。David Orr将语言学家团队处理的数据称为“黄金数据”，而过期新闻则是“白银数据”。“黄金数据”有很重大的价值，是对人工智能进行训练的核心，而“白银数据”尽管作用不大，但是体量却不小。

　　值得注意的是，除非谷歌聘请所有语言的语言学家，否则这个系统依然无法在其他语言中运转。现在语言学家团队的工作横跨了 20 至 30 种语言。谷歌必须在将来的某一天，采取更自动化的 AI 训练方式，即“无监督学习”。

　　到了那时，机器抖音新手直播将能够从未经人工标注的数据中学习。互联网上海量的数字信息可以被直接用于神经网络学习。 Google、Facebook 和 OpenAI这样的巨头们已经开始这个领域的研究，但它的实际应用仍然非常遥远。现在，AI 学习仍然需要幕后的大批语言学家队伍。