人工智能艾伦研究院的Aristo系统，是建立在Bert系统技术之上的。通过对Bert系统中的一系列问题及答案的不断学习后，它可以学会自行回答相似的问题。

　　不久之前，人工智能艾伦研究院的研究人员还在将其系统的行为用代码表示出来，并且每一个行为都用一串代码来表示。如今，他们也还时不时地做着这种费尽心思的编码工作。不过，如今的系统可以自行学习并理解数字信息，所以在很大程度上速度都得到了提升。

　　当前，许多类似于Bert系统的“语言模型”系统，都在推动一系列研究项目的落地，包括识别假新闻的对话系统和工具。得益于更多的数据和更强大的计算能力，研究人员认为这方面的技术还可以进一步提高。

　　但埃齐奥尼强调，目前还很难去预测这些系统的未来发展情况。他表示称，语言理解问题，只是众多难题中的一小部分。

　　刘晶晶和她的微软同事之前也尝试建立过一套系统，并争取成功通过美国研究生入学考试（GRE）。

　　刘晶晶提到，对于GRE测试中的语文部分，她们研发的系统还基本能够应付。但对于数学部分中需要借助于推理技能的试题，则完全不一样了。“这就太具有挑战性了。”刘晶晶说。

　　译者：俊一

本文来自： 36氪