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Microsoft Forscher haben eine Methode entwickelt, mit der Künstliche Intelligenz erlerntes Wissen an andere KIs weitergeben kann. SynNet soll Machine Reading Comprehension (MRC), also maschinelles Leseverständnis, allgemein anwendbar machen.
Theoretisch soll MRC ermöglichen, Texte zu lesen und zu verstehen, selbst in wissenschaftlichen Fachaufsätzen. Derzeit werden, so Microsoft, die meisten Systeme durch Menschen trainiert, Fragen und Antworten zum Inhalt werden manuell markiert. Ein Deep Learning MRC System entwickelt hieraus ein Textverständnis.
Ein Hauptproblem ist es, ein System für eine neue Domäne, beziehungsweise Wissensgebiet, zu erschaffen, wo es keine manuell editierten Daten gibt. Microsoft hat nun ein zweistufiges Synthesenetzwerk entwickelt, kurz SynNet.
Basierend auf manuell zusammengestellte Daten in einem Bereich kann SynNet in einem ersten Schritt ein allgemeines Verständnismuster dafür entwickeln, was in einem Text potentiell interessant ist. Hier erkennt SynNet in Wörtern enthaltene Konzepte, nach denen Menschen fragen könnten und synthetisiert Antworten. In einem zweiten Schritt synthetisiert SynNet dann Fragen in Bezug auf die erkannten Konzepte und Ideen.
SynNet kann diese trainierte Verständnismuster dann auf neue Gebiete übertragen und Fragen und Antworten bilden. Hieraus entstehen dann Daten, womit ein MRC System in dem jeweiligen Gebiet trainiert werden kann. SynNet erzielt in neuen Domänen fast so gute Ergebnisse wie ein manuell trainiertes MRC System.
Der Softwarekonzern nennt Forschungsliteratur zu Krankheiten, ein Unternehmenshandbuch für Angestellte, oder ein Anleitung als Beispielanwendungen.