次世代の指揮情報(bào)システムはどのように発展するだろうか。人工知能（AI）が作戦や指揮に寄與するにはどうするか。國防科技大學(xué)システム工程學(xué)院によると、同院が発表した研究論文「一種のプロンプトラーニングに基づく解答不可能な問題の帰屬の方法」が、第45回ACM SIGIR（情報(bào)検索分野の國際會議）で採用されたという?！缚萍既請?bào)」が伝えた。

論文の筆頭著者である博士課程在學(xué)中の廖勁智氏は、「次世代の『認(rèn)知型』AIにおける中心的問題の1つは、どうやって機(jī)械に『自身を知る聡明さ』をもたせるか、すなわち任務(wù)が自身の能力の範(fàn)囲內(nèi)であるかを判斷し、そうした認(rèn)知決定の合理的な解釈ができるようにすることだ。具體的には、スマートテキストの処理における従來型の閲覧理解モデルは、問題が解答可能か、その原因を説明する能力をまだ備えていないことがある。これにより既存モデルは結(jié)果の正確性に敏感な特定分野に入ることになり、応用は非常に限定的になる。この挑戦は主に質(zhì)問の意味の抽象性と複雑性によるものだ。

心理言語學(xué)からヒントを得て、同論文チームはロボットが人を真似して閲読や理解をするストラテジーを試みた。まず問題の背景にある情報(bào)について解答と解釈の理由を大まかに推測し、次に內(nèi)容を精査する時(shí)は徐々に予測を修正する、受け入れる、拒絶するようにした。そして、プロンプトラーニングの枠組みに基づくスマートモデルの一種「PTAU」を打ち出した。この研究は解答できない問題の判定とその帰屬に対して、優(yōu)れた性能を取得しており、そこでのイノベーションは世界の同業(yè)者に認(rèn)められている。（編集KS）

「人民網(wǎng)日本語版」2022年5月10日