2023-01-05 19:00

只有4个人能够解开这个1934年的谜题人工智能能做得更好吗?

murder mystery illustration

在20世纪30年代,英国纵横字谜作家爱德华·波伊斯·马瑟斯(Edward Powys Mathers)以一本名为《凯恩的下颚骨》(Cain’s Jawbone)的小说的形式创作了一个“极其困难的文学谜题”。解开这部悬疑小说的诀窍是将100页的书按照正确的顺序拼凑在一起,以揭示六起谋杀案以及它们是如何发生的。

据《卫报》报道,自从这本书首次出版以来,只有四个人(已知的)能够解决这个问题。但在用户莎拉·斯坎内尔通过TikTok推广后,这个古老的谜题重新引起了人们的兴趣,Unbound转载了7万份。《华盛顿邮报》去年报道说,这部小说迅速吸引了一批狂热的追随者,新一波好奇的侦探们在社交媒体上公开讨论他们的进展。在Reddit等网站上,Reddit r/CainsJawbone版块有7600多名成员。

那么机器学习能帮助破解密码吗?一小群人正在尝试。上个月,出版商Unbound与人工智能平台Zindi合作,挑战读者使用人工智能自然语言处理算法对页面进行排序。抖音用户bliss - breaking在一段视频中解释说,使用人工智能的好处之一是,它可以找到我们可能会错过的20世纪30年代的流行文化,并将其与那个时期的相关文献进行交叉引用。

这是一个很有前途的方法。自然语言处理模型已经能够成功地解析阅读理解测试、通过大学入学考试、简化科学文章(准确性不一)、起草法律简报、头脑风暴故事想法,以及玩基于聊天的战略棋盘游戏。AI也可以是一个相当称职的新手侦探,前提是你给它足够的CSI来狂欢。

Zindi要求解决方案是开源的,并且是公开的,并且各支队伍只能使用他们为这次比赛提供的数据集。此外,所提交的产生结果的代码必须是可重复的,包含使用了什么数据、实现了什么特性以及代码运行的环境的完整文档。

领导团队的一名成员,用户“skaak”,在Zindi网站的讨论帖子中解释了他是如何应对这一挑战的。他指出,在对他的团队的模型进行了多次调整后,他的结论是,仍然需要“人为校准”来通过某些参考文献和文化知识来指导模型。

比赛于新年前夜结束,共有222名参赛者,不过评分将在1月晚些时候最终确定,所以请关注本月晚些时候的统计和收获。