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图画游戏可以帮助人工智能学习常识（+视频）
向计算机传授生活中非标准的微妙之处是一项非常艰巨的任务。无论算法中传递的数据量有多少，某些类型的知识都不容易记录。回答这个问题：“你能用吸管吃意大利面吗？” （问题的答案是“是的，但要有极大的耐心。”）
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）向计算机传授生活中非标准的微妙之处是一项非常艰巨的任务。无论算法中传递的数据量有多少，某些类型的知识都不容易记录。回答这个问题：“你能用吸管吃意大利面吗？” （问题的答案是“是的，但要有极大的耐心。”）
艾伦人工智能研究所 (AI2) 的研究人员表示，他们有一种名为 Iconary 的图画式工具，可以帮助人工智能获得常识。在《Iconary》中，玩家必须绘制复杂的场景，例如“庆祝胜利的人群”或“在海滩上踢网球”的人，同时名为 AllenAI 的计算机程序试图猜测他们画的是什么。最重要的是：人工智能以前从未见过这些短语。
图标AI2 研究员 Ani Kembhavi 表示，这对于 AI 来说是一项艰巨的任务，因为它测试了广泛的常识技能。算法必须首先识别图片中的视觉元素，弄清楚它们之间的相互关系，然后将该场景翻译成人们可以理解的简单语言。这就是为什么Pictionary 可以训练计算机并向它们提供围棋和星际争霸等其他人工智能测试无法提供的信息。
“[棋盘游戏和视频游戏] 的一个特点是它们有点脱离现实，”Kembhavi 说。 - 它们与现实生活没有直接关系。如果你想在像Pictionary这样的游戏中取得成功，你需要具备常识知识并能够证明这些知识的合理性。”
这就是 Iconary 与 Google 于 2017 年发布的另一款 AI 图画游戏 Quick, Draw! 不同的原因。后者主要侧重于识别个体模式，而 AI2 的游戏则是将这些元素组合成更复杂的东西。