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研究人员Regina Barzilay表示，当人们在阅读一篇文章时，总会寻找那些有用的正确信息。如果遇到不理解的内容，通常是上网搜索相关信息来解惑。
对于人工智能来说，这种流程并不陌生。Regina Barzilay领导的团队教AI学会调取网络资源，有难以理解的问题时，系统会尝试提取和分析数据文本，并将其上传至网络进行搜索加以理解，之后会将把结果与最初的分析进行对比。
为此，研究人员挑选了食品污染和枪击案作为测试案例，AI要从前者近300份文件中提取出食品类型、污染类型及污染地点等相关信息，从后者提取出枪手姓名、案发地点、伤亡人数等信息。测试结果显示，与传统机器学习系统相比，MIT的AI系统准确率要高出10%以上。
显然，MIT的研究结果为AI智能化贡献不少，但从威胁论的角度看，给予AI更多的自主权和可学习能力或许也削弱了人类的掌控权。
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