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人工智能已经学会像人类一样阅读：懒惰地、跳跃和返回。事实证明，这是理想的方法
你没有读完这句话 - 但你做了正确的事。
来源:安全实验室新闻频道人工智能已经学会像人类一样阅读：懒惰地、跳跃和返回。事实证明，这是理想的方法
你没有读完这句话 - 但你做了正确的事。
阅读时，眼睛不会在页面上均匀移动。目光在某些词上停留，几乎不停地跳过另一些词，有时又返回几个词或整行。习惯性阅读的背后隐藏着一个不断的选择：要更仔细地看文本的哪一部分，你可以继续前进，以及什么时候不看第二眼就无法恢复其含义。
新的计算模型准确地再现了这个选择过程。该算法并不是简单地复制实验中记录的人类注视轨迹，而是学会分配注意力，以便在有限的时间内尽可能好地理解文本。作者使用了强化学习，这是一种机器学习技术，系统尝试不同的动作并逐渐选择产生最佳结果的策略。这种方法通常用于机器人技术和其他任务，其中程序必须独立搜索合适的动作序列。
该研究的作者将眼球运动与读者能够理解并保留在记忆中的信息量联系起来。该模型考虑了语言知识、可用记忆量、视觉特征和眼球运动速度。一组参数允许您重现不同的阅读方式，而不是所有人的通用轨迹。
以前的模型工作起来更简单。科学家收集了大量数据集，将文本片段与眼球运动记录进行比较，然后训练一种算法来模仿他们发现的模式。系统可以预测一个人的目光会停在哪里，或者下一步会看向哪里，但这样的巧合尚未解释这一选择的原因。