谷歌今天宣布了其研究部门的两项新的人工智能实验，让网络用户涉足语义和自然语言处理。对于谷歌来说，其主要产品是一个主要以文本形式进行交易的搜索引擎，人工智能的这些进步是其业务的组成部分，也是其开发能够理解和解析人类语言元素的软件的目标的组成部分。

该网站现在将容纳任何交互式人工智能语言工具，谷歌称该集合为语义体验。它展示的人工智能的主要子领域被称为词向量，这是一种自然语言理解，它将“语义相似的短语映射到邻近点，基于思想和语言的等价性、相似性或关联性。”这是一种“使算法能够了解词与词之间的关系”的方法，基于实际语言使用的例子，”著名的未来主义者、谷歌研究院工程总监、产品经理雷切尔·伯恩斯坦（Rachel Bernstein）在一篇博客文章中说。谷歌已经在这里的一篇论文中发表了它在这个主题上的研究成果，它还在TensorFlow平台上提供了一个预先训练好的模块，供其他研究人员进行实验。

今天发布的两个公开实验中的第一个被称为Talk to Books，它可以让你通过一个经过机器学习训练的算法进行对话，该算法可以用人类书面文本中的相关段落来呈现问题的答案。正如Kurzweil和Bernstein所描述的，Talk to Books让你“做一个陈述或提出一个问题，该工具可以在书中找到有回应的句子，而不依赖于关键词匹配。”这对搭档补充道，“从某种意义上说，你是在与书交谈，获得的回答可以帮助您确定是否有兴趣阅读。”

从我使用web界面的经验来看，这是一个合理的整洁和超级抛光的产品。问一个像“为什么天空是蓝色的？”这样的问题，你会得到许多不同的答案，以清晰的文本显示，这些答案来源于有关这一主题的书籍，比如，“大气中分子对光的瑞利散射随着波长的减少而变得更强。”但是，与使用标准谷歌搜索和点击链接解析文章或网页不同，Talk-to-Books算法对您有效。

Kurzweil和Berstein解释说：“推动这一体验的模型接受了10亿次类似句子对的对话训练，学习如何识别好的回答。”一旦你提出问题（或发表声明），这些工具就会搜索超过100000本书中的所有句子，根据句子层面的语义，找到对你的输入做出响应的句子；没有预定义的规则来限制您输入的内容与获得的结果之间的关系。”

当然，正如你可能怀疑的，这里有一些限制。该工具更适合回答原始的事实问题，在处理复杂的地缘政治问题或具有现代文化和历史重要性的话题时表现不佳。但是，作为一个简单的网络工具，一个谷歌称有助于改进Gmail Smart Reply之类的产品，Talk to Books是一种以语义自然的方式探索网络的有趣方式。它还让我们一窥未来的界面可能会是什么样子，当人工智能实际上足够复杂，可以处理我们抛出的几乎任何查询时。

今天公布的两个实验中的第二个更具互动性。这是一个名为Semantris的游戏，它基本上测试你的单词联想能力，就像是一个软件，它支持Talk to Books根据你输入的答案对屏幕上的单词进行排序和评分。例如，如果在一组10个单词的顶部给你一个单词“bed”，你可能会想键入“sleep”作为回应。然后，Semantris将对这10个单词进行排序，并根据它认为bed和sleep之间的语义关系与“bed”和列表中其他每个单词之间的关系的对比程度给你打分。

值得注意的是，谷歌的许多实验也是该公司收集用户数据的方式，这些数据可以为其技术提供大量关于单词关系等的人类等级信息。Semantris似乎就是这样，但无论如何，这款游戏是一种有趣的方式来测试你自己的能力，看看软件判断单词之间的关联有多好。你也可以玩一个类似俄罗斯方块的游戏，让你输入单词来清除屏幕上的方块，根据你自己的假设，软件可能会在彩色方块上写的单词和你在底部键入的答案之间画出什么关联。

就像谷歌过去的许多人工智能实验一样，比如最近的可教机器让用户训练自己的基本算法，以及过去专注于涂鸦和音乐**的实验，这些网络游戏和工具是与人工智能进行互动和了解人工智能的有价值的方式，在现实世界中更容易应用。人工智能，以及机器学习和神经网络等术语和短语，通常是一个我们经常听到的抽象概念，没有太多的上下文，或者以某种方式混淆或掩盖在世界上最强大的软件应用程序和平台的掩护下发生的事情。但通过这些实验，谷歌能够以一种对每个人都有利的方式揭开这项技术的神秘面纱。