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現(xiàn)代教育中最無意識的特征之一是標準化測試，這要求學生反復使用通常以記憶方式記憶的信息。幸運的是，現(xiàn)在已經(jīng)創(chuàng)造出一臺機器可以完成關(guān)于測試的問題以及一般 學生，也許可以讓人類獲得更有價值的學習類型。

只是不要混淆它與學習有關(guān)，因為你通常會想到它。

在艾倫研究所的人工智能在西雅圖在周三的研究人員宣布了一項新的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序，被稱為“雅集”(一種亞里士多德播放)，以給它一個很好的小號呼叫中的一個故事紐約時報暗示事情實際上可以推理科學。他們所做的是制作一個程序，可以為紐約市的高中Regents考試選擇正確的答案，準確率為80%到90%。

唉，這里沒有太多的推理，并不是說這件事實際上知道科學。發(fā)生的事情是深度學習網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)計算出足夠好的語言概率分布，以便在遇到四個可能的答案時預測正確答案中使用的單詞。他們使用谷歌流行的“Bert”自然語言算法的修改版本來做到這一點。

正如在arXiv預打印服務器上公布的正式論文“紐約攝政科學考試中的'從'F'到'A'：Aristo項目概述”中所解釋的那樣，深度學習尚未達到推理的立場關(guān)于科學。或者其他很多東西。(還有一篇博文，附有大量其他材料。)

在論文的結(jié)論中，由Peter Clark，Oren Etzioni，Thahar Khot，Bhavana Dalvi Mishra，Kyle Richardson，Ashish Sabharwal，Carissa Schoenick，Oyvind Tafjord，Niket Tandon，Sumithra Bhakthavatsalam，Dirk Groeneveld和Michal Guerquin撰寫，作者基本上關(guān)于這里是否有推理的問題。

“許多基準問題在直覺上似乎需要推理才干回答，”他們寫道，然后提出一個問題，“Aristo在多大程度上推理回答問題?”