次世代の指揮情報システムはどのように発展するだろうか。人工知能（AI）が作戦や指揮に寄与するにはどうするか。国防科技大学システム工程学院によると、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属の方法」が、第45回ACM SIGIR（情報検索分野の国際会議）で採用されたという。「科技日報」が伝えた。

論文の筆頭著者である博士課程在学中の廖勁智氏は、「次世代の『認知型』AIにおける中心的問題の1つは、どうやって機械に『自身を知る聡明さ』をもたせるか、すなわち任務が自身の能力の範囲内であるかを判断し、そうした認知決定の合理的な解釈ができるようにすることだ。具体的には、スマートテキストの処理における従来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。この挑戦は主に質問の意味の抽象性と複雑性によるものだ。

心理言語学からヒントを得て、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について解答と解釈の理由を大まかに推測し、次に内容を精査する時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属に対して、優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者に認められている。（提供/人民網日本語版・編集/KS）