機器閱讀理解（MRC）是一種人工智能能力，可以了解嵌入在不同來源中的特定知識 - 這是許多現實世界場景的必要技能。例如，在搜索應用程序中，它幫助認證機構給出一個精確的答案而不是包含該網頁的URL，並且將來，MRC甚至可以幫助醫生在數千個文檔中查找信息，減少耗時的任務並可能改善醫療行業。
但目前的機器閱讀係統通常建立在監督的訓練數據上，這意味著它們不僅使用它們應該理解的文章進行訓練，而且還需要人工手動標記這些文章的問題，並給出相應的答案。然而，這種方法是不可擴展的，因為必須為任何知識領域和每個知識域完成標簽過程。例如，在為幫助醫生而建立人工智能的情況下，有必要為每種疾病創建一個MRC，由於文獻中正在生產的文章數量不斷增加，因此每個疾病都應不斷更新。
微軟現在拿出SynNet，微軟新的"兩階段綜合網絡"培訓模式，SynNet首先從一個領域學習關鍵知識點或語義概念，並根據可用的監督數據學習，然後學習形成自己的自然語言，在給定文章的背景下，給出問題的答案。
SynNet最有趣的一麵是，一旦被訓練，它可以在一個新的領域中使用來為給定的文章生成偽問題和答案。這種方法使其能夠創建培訓特定MRC所需的監督培訓數據，從而消除需要人工標簽的問題，並使SynNet成為AI教師。目前SynNet還處於起步階段，當然，並不是每個人都對AI正在發展的方向感到高興，特斯拉老板Elon Musk警告美國總統，他們需要提早警惕AI並且做出調整。
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