波士顿大学计算机科学教授 Kate Saenko 说：“我们没有在传统意义上'设计'深度神经网络，我们只设计他们的学习算法并为其提供数据，而系统自己学到其他部分。”

　　这就是为什么伯克利和普朗克研究所的研究是重要的：它从机器的头脑中选择一个想法，并将其翻译为人类语言。机器不再只能将其决策显示为一系列数学方程，它在解释自身结果方面将获得巨大提升。

　　弗吉尼亚理工学院的Devi Parikh说，“困难的是以人类可以理解的方式解释个别的决定。”Parikh 担任欧洲计算机视觉会议的主席，并作为访问研究员在 Facebook 工作。如果你看看以机器可读的形式呈现的决策理由，它看起来会像一组极长的数字字符串，可能长达几十万位。像伯克利和普朗克研究所这样的系统会利用这些数字，从中发现共同点，以确定机器正在看什么，并在一个人类能读懂的句子中描述它。

　　他们的工作不是对问题的完整解决 —— 它只在一个非常具体的情境下工作。但它指向一个未来，在这个未来中我们可以简单地要求机器解释它们的行动，并得到一个容易、清楚的答案。当我们把更重要的决定例如自动驾驶放在AI的手中时，这将变得越来越重要。

　　不过，如果机器学会了说谎，那就会是一个完全不同的故事了。

　　相关论文：https://arxiv.org/pdf/1612.04757v1.pdf

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新智元招聘

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