迈向可编程智能

了解意图和形式&＃xff0c;以形成对合理和非理性事物的明显理解。

在几乎本能的指导下&＃xff0c;考虑一下“捕捉”您的注意力&＃xff0c;什么使您的视线窒息。

异常是不明智的。 我们的注意力集中在“可区别”上。 这种相互关联的关系确保我们可以在新的环境中正常运行&＃xff0c;推断不熟悉的含义&＃xff0c;并在看似有障碍的情况下渲染艺术品。 我们可以填写空白。

这种洞察力使我们能够绕过更传统的学习方法-死记硬背。 那些看起来更聪明的人通常可以用更少的精力完成更多的工作&＃xff0c;他们可以填补其他人需要阐明的空白。 当其他人对自己的世界产生反动时&＃xff0c;有些人可以闯入未知世界并以征服者的身份返回。 显然&＃xff0c;死记硬背并不是机器可以学习的唯一方法。

我已经接近个性化食品订购应用程序的最后阶段了&＃xff0c;它花了2.5年的大部分时间进行开发。 现在&＃xff0c;当我开始开发外围服务&＃xff08;如客户服务和入职流程&＃xff09;时&＃xff0c;我正在尝试尽可能地自动化以最小化开销。 考虑到该应用程序的性质&＃xff0c;用户和客户服务之间可能会有很高的参与度&＃xff0c;因此任何自动化功能都必须正常运行&＃xff0c;并且至少要与人工操作员相提并论。 我需要建立一个聊天机器人。

它需要真正起作用。 简而言之&＃xff0c;我希望它具有革命性。

我熟悉教授聊天机器人的一般方法&＃xff1a;广泛利用NLP / NLU并解析情感&＃xff0c;句子/意图&＃xff0c;对话等&＃xff0c;但是我一直发现大多数基于ML的技术只是在类固醇上进行死记硬背&＃xff0c;不是那样的

程序员一次又一次地被告知&＃xff0c;幼儿如何能够超越最新的ML算法&＃xff0c;而超越该爬虫的唯一方法就是用数十亿个数据点来破坏他们的计算机。 升级到新的图形卡。 购买新的英特尔多核处理器。 通过AWS上的VM进行训练。 清单无穷……

但是这些建议仍然很愚蠢。 我们应该专注于理解此数据在开放上下文中必须遵循的基本规则&＃xff0c;而不是剖析MNIST中数字“ 9”的各个笔触。 当然&＃xff0c;需要低级的洞察力来解释刺激&＃xff0c;但是机器学习的范围需要从简单的&＃xff0c;基于封闭的领域发展到现实世界的战场&＃xff0c;在那里信息是随机分布和自发的。

为了迈出第一步&＃xff0c;我们需要改变机器“思考”的方式。

感性过滤

竞争性逻辑模块网络&＃xff0c;通过仿真测试其理解。

在接下来的几周里&＃xff0c;我将实现这个想法&＃xff0c;一旦完成&＃xff0c;我将带回笔记。

现在&＃xff0c;这是我的总体目标&＃xff1a;

1. 目的是开发一种系统&＃xff0c;该系统可以理解用户消息的意图&＃xff0c;而无需在涵盖数百万个示例的语料库上进行训练。
2. 该系统应该能够理解语音关联以及它们如何促成动作。 例如&＃xff0c;以这种方式升级的言辞会猛烈地激起对抗&＃xff0c;而降低的言辞则会逆转紧张局势。
3. 解释会增强与对话的时间和空间属性相关的理解感。 我们听到的越多&＃xff0c;我们知道的越多。
4. 有一个信息层次结构&＃xff0c;相对于范围进行了组织。 信息不仅有助于阐明此层次结构&＃xff0c;而且还可以根据对话范围的变化而更好地搜索策略&＃xff0c;这意味着信息的相关性是动态的&＃xff0c;并且与当前意图相关。

至于执行&＃xff1a;

1. 解析文本&＃xff0c;例如书本&＃xff0c;演讲&＃xff0c;剧本&＃xff0c;并关联对话如何促成行动。
2. 利用文本的自然结构来表示序列。 高质量的写作将在语义之间提供更大的界限。
3. 评估整个文本中序列的形成和降级&＃xff0c;其中每个序列都会升级或降级已预先构建的意图。
4. 然后&＃xff0c;意图将逐渐归因于特定短语。 使用TF-IDF和余弦相似度&＃xff0c;短语/单词之间的相应区别可以归因于思想。
5. 使用来自TF-IDF的分数等级&＃xff0c;可以开发意图树。 使用这种树状结构&＃xff0c;我们可以在与用户的对话期间采用蒙特卡洛搜索算法&＃xff0c;以了解和预测用户想要讨论的内容。
6. 培训应包括模仿衍生的见解&＃xff0c;并观察它们如何在看不见的文本中发散。 也就是说&＃xff0c;能够“编写”自己的文本&＃xff0c;然后找到与该书面内容相似的文本。 这类似于做白日梦/想象等。

仍处于起步阶段&＃xff0c;因此如何运行尚不得而知&＃xff0c;但是尽管如此&＃xff0c;我一定会在实现代码后一定要写下结果。

谢谢阅读&＃xff01;

From: https://hackernoon.com/marching-to-programmable-intelligence-933b74c5712d