近日，美国科技媒体Extreme Tech发文介绍了*在人工智能深度学习领域的一大进步：*制作的增强算法能够让人工智能获得接地气的语言组织能力，使得人工智能可以实现零样本学习。这是目前人工智能发展zui艰难的部分。这一新成就将推动自然语言处理的进步，让机器有朝一日能够像人类一样理解语言。
 

　　攻坚克难 *实现人工智能语言零样本学习
 

　　*制作的增强算法能够让人工智能获得接地气的语言组织能力。对此，美国科技媒体Extreme Tech近日发文介绍了深度学习领域的这一大进步，*人工智能已经成功突破了目前人工智能发展zui艰难的部分：“零样本学习”。
 

　　文中介绍，*的该算法通过“虚拟老师”让视频游戏中的人工智能体(Agent)学会英语，理解书面命令，再进而照做，这使得*人工智能可以实现零样本学习。在没有任何样本的情况下就能学会处理任务，这是目前人工智能发展zui艰难的部分。
 

　　具体来说，*的“零样本学习”项目让智能体(Agent)对老师给出的命令做出回应，再让虚拟老师给出正面或负面反馈。如果智能体(Agent)能做出正确动作，就能收到奖赏，如果失败，就会受到惩罚。智能体(Agent)这样就能慢慢理解语言含义，并学会正确使用语言。此后，如果遇到不熟悉的命令，智能体(Agent)就能够推断出语言的正确含义，从而满足预期目标，这就是零样本学习。只不过整个过程都发生在简单的2D迷宫里，随后就能套用在仿真的 3D环境里，再应用到真实场景之中。
 

　　基于语言的运用，零样本学习或者小样本学习对于人类来说不难理解。举例来说，如果人类想仅从一个例子就形成概念，比如学会简单的字符笔画就能够写出大量文字，这就是典型的小样本学习。
 

　　但对于机器来说，解决这种“看一眼就会写字”的问题就很艰难，因为就深度学习的原理而言，深度学习基于大数据通过多层网络实现对“抽象概念”的理解，显然数据越多其效果相对就会越好，但是若没有大数据该怎么办呢?只能依靠能够举一反三、通过观察单个案例进行迅速决策的小样本学习，甚至更加理想化的零样本学习。
 

　　文章认为*人工智能此番突破性实现零样本学习，可以说是人工智能领域的一匹黑马，或将令*度人工智能语言与市场上的同类产品Siri、Google Assistant等的竞争中脱颖而出。
 

　　*度在人工智能领域已取得显著成果，其人脸识别技术被《麻省理工科技评论》评选为2017突破性技术之一，目前*度人脸识别准确率已达99.7%。此外*度在人工智能领域已经公开了超过1900项发明，在国内遥遥领*。这些的布局将对*度抢占技术制高点及规划技术发展发挥重大作用，同时也是为人工智能时代的到来树立了知识产权保护方面的重要里程碑。
 

　　此次*度的“零样本学习”项目是基于其自主研发的PaddlePaddle框架，或将开创真正的“人机对话”时代。正如文章中所说：“*度这次在人工智能上的新成就将推动自然语言处理的进步，让机器有朝一日能够像人类一样理解语言。”