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市议员们拒绝签署对示威者的许可，因为他们（害怕/主张）暴力。
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此句填空的选择，很明显会根据“they”的指代不同而变化。基于对语境和过往经验的认知，人类知晓如何理解这个谜语似的句子，但是对于机器真的很难。“威诺格拉德”测试正是利用了“自然语言”的复杂性、丰富性和模糊性等特征。
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“三井”在2017年的图灵测试中就遇到了这样的“威诺格拉德”测试[5] ：
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I was trying to open the lock with the key，but someone had filled the keyhole with chewing gum，and I couldn’t get it out.What couldn’t I get out？
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我要用钥匙打开锁头，但有人用口香糖把钥匙孔填满了，我弄不出来它。阻止我弄出来的是什么？
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The trophy doesn’t fit into the brown suitcase because it’s too small.What is too small？
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奖杯不适合放进棕色的手提箱里，因为它太小了。什么太小了？
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我们该如何培养驾驭语言复杂性的能力？人类所使用的代码是长久以来在与他人的语言交流中逐步形成的。从幼年开始，人类就在语言环境中浸染，在这个过程中我们不断地学习，不断地犯错，不断地再学习。有了机器学习的新工具，算法最终能学会怎样处理“自然语言”吗？互联网上有大量的可作为数据库使用的实例。所以，我们为什么不能将算法投入互联网任其自由发展，去学习驾驭语言的复杂性、模糊性呢？
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语言学家们惊奇地发现，一个孩子想要理解其他人并与之互动，所需要的语言真的不用很多。诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）认为语言天赋是我们与生俱来的，就好像我们是按照老式的自上而下的模型进行编程的，而不是从零开始学习。如果真的是这样，对机器学习来说，仅通对一个庞大的语言使用数据库来学习语言将会是非常困难的。
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[1] 1902—1987，美国心理学家，人本主义心理学的主要代表人物之一。他从事心理咨询和治疗的实践与研究，主张“以当事人为中心”的心理治疗方法，首创非指导性治疗（案主中心治疗），强调人具备自我调整以恢复心理健康的能力。——译者注
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[2] sick的意思有厌恶的、病态的、不舒服的、渴望的、生病的、恶心的，这里应取生病的意思。——译者注
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[3] 勒布纳人工智能奖分设金、银、铜奖。金奖、银奖的奖金分别为10万美元、2.5万美元。铜奖又分为四个等级，奖金分别为4000美元、1000美元、500美元、200美元。如果程序不仅能以文本方式通过交谈测试，在音频和视频方式的测试中也能过关，则获金奖，赢得10万美元和一枚18K金质金牌；如果它能在比较长的时间内以文本谈话的方式迷惑至少半数评委，则获银奖；在未达到以上标准的程序中，迷惑住最多评委的将获铜奖。——译者注
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[4] 原文中记载的时间为2017年，经译者查阅资料并综合周边信息分析，“三井”获得第23届勒布纳人工智能奖银奖的时间应为2013年9月14日，特此勘误（https://www.pandorabots.com/botmaster/en/home）。——译者注
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[5] 因为语种不同，思维逻辑不甚相同，所以建议读者看英文体会。——译者注
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 《危险边缘》
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十几年前IBM的超级计算机“深蓝”战胜了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），从他手中夺取了国际象棋的桂冠。2011年，IBM将注意力转向了与国际象棋或围棋截然不同的一个方向：挑战变幻莫测的“自然语言”——参加益智问答节目《危险边缘》[1] 。
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《危险边缘》是一个常识问答节目。考虑到对计算机来说上网搜索维基百科是相当简单的事，这看起来不像是一个对于算法的测试。那么难点在哪里呢？更多的困难来自问答的方式。节目以一种问答倒置的方式进行，以答案的形式提问、提问的形式作答。例如，题目是“这是一个元素，在元素周期表上的序号是27，它可以制造‘绿’和‘蓝’的颜料”，答案是“是‘钴’吗？”（What is‘cobalt’？）
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决胜《危险边缘》！这个过程包括理解、解析问题，访问大型的知识数据库，并尽快选择可能性最高的答案。《危险边缘》常常利用双关语、文字游戏、转移注意力等方法来迷惑参与者，即使是人有时也很难理解其问题的意思。由这些因素带来的模糊性使得算法几乎不可能100%准确。但对于IBM来说，它并不需要做到100%准确，只需要比其他选手好就足够了。尽管在IBM内部仍有一些人认为，把时间花在这样一个微不足道的问答游戏节目上是在浪费资源，但其他人坚持认为，赢得比赛将标志着机器在解析语言语义方面的能力有了重大提升。
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如果卡斯帕罗夫是国际象棋之王。那布拉德·拉特（Brad Rutter）和肯·詹宁斯（Ken Jennings）就是《危险边缘》之王，他们两人都创造了非凡的战绩。詹宁斯已经连胜74场，而拉特通过该节目赢取的奖金已超过400万美元。虽然拉特一直被认为是一个“学痞”，但两人在学校的智力测验小组中都曾崭露头角。《危险边缘》中通常有三个参赛者，这两个人类的“王者”同意和IBM的算法“华生（Watson）”同台竞技。IBM的算法“华生”，不是以夏洛克·福尔摩斯的助手名字命名的，而是为了纪念该公司的第一任首席执行官托马斯·J.沃森[2] （Thomas J.Watson）。
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2011年1月，拉特和詹宁斯在两天多的时间里勇敢地与“华生”决战。由于无法将电脑硬件设备搬到电视演播室，节目的拍摄工作不得不在位于纽约州约克城高地的IBM研究实验室进行。除了地点不一样外，节目一切如常，主持人亚历克斯·特里贝克（Alex Trebek）像往常一样主持节目并发问。节目在全美电视网上播出，让所有人看到了人类被机器超越。
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开局阶段，人类选手发挥得不错，并在一段时间内保持了领先，但最终还是不敌IBM算法的威力。要赢得比赛不仅仅要擅长回答问题，有时也需要一定的策略：参赛者可以在最后一个题目上下赌注，这使得落后的选手有可能在最后一题时将手里的钱数翻倍，从而赢得比赛。正因为如此，“华生”也分出了一部分算力，来确保它能有效地运用所有数学技能进行下注。
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“华生”在比赛中似乎有一个不公平的优势：抢答器。按照规则，只有先按下抢答器的选手才有资格回答问题。一开始“华生”被允许使用电子信号的方式按抢答器，而不是像人类那样按下实物按钮。但人们很快意识到，这将给“华生”带来巨大的优势。因此，在发现这个漏洞之后，“华生”就需要激活一个机械手指来按下按钮了。虽然这样使“华生”的速度稍慢了一点，但它在这方面仍然比人类快得多。就像詹宁斯说的：“如果你想赢，那么抢答器就是一切。”问题是“华生”每次都能在微秒级精确地按下抢答器。在这方面，人类的反应能力和计算机电路相比差远了。其实，这其中也有一定程度的运气因素：答题的过程中在题板上会给出所谓的“双赌法”[3] ，“华生”很幸运地在比赛中选到了。如果人类选手运气好的话，究竟鹿死谁手还不得而知呢。
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尽管“华生”赢得了比赛，但它确实犯了一些很明显的、常识性的错误。例如，比赛中有一题是猜美国的一座城市，题面是：该城市最大的机场是以一位二战英雄的名字命名；该城市第二大机场以二战的一场战役命名。人类做出的正确回答是“芝加哥”，而“华生”却回答“多伦多”。多伦多是加拿大的一座城市，连美国的边都不挨呀！
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