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而且今天确实是他的生日

文章来源:admin 更新时间:2018-11-19 03:42

  人们总是会忘记各式各样的名字。这是因为,在一定程度上,名字的选取是随心所欲的。一个名字,单从外表来看,只是很简单的几个字符,大多数情况下并不能够为人们提供很多较为深层次的含义。而人类的记忆主要是基于名字里所含的内容以及上下文间的相互联系,它们构成人类记忆的主要组成部分:比如当你闻到松树的香味,那么就会勾起你对少年时夏令营美好欢乐时光的回忆;再比如当你听到芬威球场的招牌歌曲「甜蜜卡罗琳」(Sweet Caroline)时,作为棒球运动疯狂粉丝的你立刻就会想起波士顿红袜队的故乡——芬威球场(Fenway Park)。

  一个真正意义上的个性化搜索引擎可以帮助你实现这样的回忆。试想一下,当你忘记想要做的事情或是忘记自己的东西在哪里时,它可以帮助你得到想要的答案:「我的太阳镜放在哪里了?」或「等下,我们刚才讨论的是什么?」

  有时,人们会哀叹,互联网的出现及其工作方式毁灭了传统事物的神秘性。取代了漫不经心的思考,当我们的脑海中浮现出对某些事物的遐想时,只要轻轻敲打键盘,你就可以得到想要的结果,就会很莫名其妙的回到属于自己的意识时间。总而言之,答案永远都会出现在我们的指尖上。

  不过,依记者看来,如果可以将人们的思维方式侵入到互联网中,那么就可以让人们在网上寻找和检索自己所需要的信息,作者相信这必将是一段非常奇幻的旅程,所搜寻的信息依然是完整的,只是被重新定向罢了:在某种情况下,寻找一个答案可能意味着要去做下一件事情;而有时,在另一种情况下,也有可能意味着是一次绝佳的机会。

  「人类记忆与计算机内存是截然不同的,」来自 IBM 托马斯 ·J· 沃森研究中心的计算机科学家 James Kozloski 表示。「我们没有指示针,我们没有任何的方向和地址,我们所能做的就是找到需要的数据。」

  Kozloski 想改变这种状况。最近,他申请了一项专利,只需使用最简单的方式就可以完成你想要的。比如,该系统会自动的将你的声音记录下来,从而形成人类记忆的模型,并将其嵌入在一个装置中,当必要时会提供相应的提示。这一系统将监控、机器学习和贝叶斯推理相结合起来使用。其中,贝叶斯推理是基于模型信息和数据信息而形成的一种预测模型,当一个人忘记某件事时,它可以提供缺失的信息以帮助人们进行识别。

  「这个想法非常简单,」Kozloski 告诉记者。「你可以监控某个人的个人情况和背景,无论他们在说什么,或者他们在做什么,你都可以预测接下来将会发生什么。」

  如今,人们通过使用传感器就可以轻而易举的完成监控工作。比如智能可穿戴设备 Fitbit 运动追踪器,可以监控人的活动情况及身体健康情况;根据人活动来决定及处理温度的智能恒温器;与 WiFi 相连接的麦克风;以及为孩子们专门设计的新奇的芭比娃娃。也就是说,如果你对未来的设想是无处不在的可以通过使用电脑来观看,来聆听,那么不妨告诉你:这样的未来已经存在了。

  认知助手通过在传感器上使用短距离的无线技术以精确的判断出一个人在做什么:比如,通过不同的手臂间的运动来区别你是在刷牙还是在切大蒜。

  如果你可以克服这种令人毛骨悚然的感受,那么 Kozloski 所设想的这样的认知模型可以使用在任何人的身上,尤其是随着年龄的增长,人类很容易就会患上阿尔茨海默病。「此时此刻的他们丧失了正常的认知功能,通过使用这一模型可以帮助这些人提高自己与他人间的交往能力,从而可以照顾好自己,甚至是给自己做饭。」Kozloski 说道。

  「这样的系统可以帮助护理人员在跟踪患者一段时间后得出他们是如何经常的忘记重要任务的。与此同时,还可以帮助阻止因为遗忘而产生的各种形式的负面影响。」Kozloski 说道。「比如越来越糊涂,越来越烦躁,逐渐将自己的心理负担加重等。」

  试想一下,当你拨打侄女的电话号码时,如果认知助手知道她的名字,那么当你喊她的名字时,肯定会知道她丈夫的名字。因为这个系统有这样的记忆:每当你给侄女打电话时,可能更多的情况下都是由她的丈夫来接听。还有一种情况,通过查找日历,认知助手发现今天恰好是他的生日。

  「你所有的语境都将成为推理出到底是谁应该会接起电话的依据,」Kozloski 说道。

  通过这次电话交谈,得到了事实的真相:没错!Paige 的老公叫 Teddy,而且今天确实是他的生日!或许它可能是一个更大家庭一体化的一部分,坦率地讲,是由多个 HAL9000 型人工智能电脑集合而成的大家庭。Kozloski 表示,「它可能是你家里的扬声器,随时准备着为你提供各种类型的建议,随时等待着为你提供所需的任何帮助。」

  「如果它不断地打扰你,那将是非常令人反感及讨厌的,」Kozloski 说道。因此系统将使用最为基本的暂停检测功能,通过强化机器学习的方式来了解一个人的行为模式以及言语韵律和节奏。一旦认知助手非常清楚一个人的典型的早上习性,那么只要它找出有哪些不妥之处,就可以决定是否需要给予帮助以及如何帮助。

  「一个人的行为会映射出一个独特的活动。比如:『穿上袜子』、『铺床』、『刷牙』或是『切洋葱』等,」Kozloski 表示。「所有这些活动都可以形成一种有概率分布的马尔可夫(Markov)网络,因此我们可以预测出可能会发生什么事或是一个人有哪些地方是不正常的。」

  与此同时,这项技术也需要使用者或是照顾人员的反馈,以确认机器学习的情况及其需要改善的地方。Kozloski 表示,「我们可以利用一个人的生活节奏和个性设定出较为个性化的模型,从而可以加强照顾人员的学习,就可以区分所需照顾的人是困惑还是困。所有的这些都包括在专利的申请范围内。」

  这意味着,人们无需再通过使用 Google 来寻找自己的记忆。因为已经没有任何的必要存在。

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