Компьютер проходил обучение на сотне детских сказок, после каждой из которых он должен был отвечать на вопросы. Алгоритм также прошел испытание «Гарри Поттером и философским камнем», и смог ответить на вопросы теста с точностью около 70%.
Вице-президент компании Мохамед Мусба и его команда использовали для обучения ставшие уже популярными нейронные сети, но модифицировали их таким образом, чтобы машина воспринимала текст как определенную абстракцию, от слов к фразам и предложениям. И прежде чем перейти к глубокому обучению, убедились, что машина освоила этот прием. В результате скорость обучения возросла, а точность ответов улучшилась на 15% по сравнению с обычным подходом.
Идея научить машины читать и обсуждать прочитанное открывает новые перспективы в сборе информации и во взаимодействии между компьютером и человеком. Но понимание текста — одна из самых сложных задач для искусственного интеллекта. Обычно компьютеры спотыкаются на том, что язык требует хорошего знания закономерностей окружающего мира.
Пока что, по словам Криса Дайера, исследователя из Университета Карнеги-Меллон, компьютеры слишком ограничены в своем восприятии и понимании мира.