2016年11月14日，人工智能系统Torobo-kun在东京千代田区参加模拟大学入学考试，用机械臂填写答案。据浪科技新闻 北京时间1月11日，据国外媒体报道，日本国家情报研究所（NII）研究人员宣布放弃让人工智能系统Torobo-kun参加东京大学入学考试的计划NII人工智能机器人的开发，Torobo-kun最终目标是通过日本顶尖大学东京大学的入学考试，目前的研究结果表明，该计划遇到了不可逾越的障碍。
尽管近年来人工智能发展迅速，特别是最近，它击败了许多围棋世界冠军，并在许多其他领域表现出惊人的能力，但人工智能在人类语言的阅读和理解方面一直非常不令人满意。自2013年以来，NII团队与其他机构合作，让Torobo-kun参加模拟高考。Torobo-kun第一次模拟考试成功，说明80%有机会通过关东难民办大学(明治大学、青山大学学院、立教大学、中央大学、法政大学等非常难考的民办大学，缩写为MARCH）以及四所著名私立大学（关西大学、关西大学、同志社会大学和立命馆大学）的入学考试。模拟考试由一家大型函授教育公司主持。
此外，Torobo-kun还参加了由大型辅导学校主持的模拟考试，内容是东京大学入学考试第二阶段的考试，并取得了良好的成绩，平均分为数学科目76.2。然而，NII2016年秋季，研究人员放弃了让步Torobo-kun进入东京大学的远大目标。NII的Noriko Arai教授解释说：人工智能系统无法理解必要的信息，阅读和理解句子含义的能力有限。我们发现没有办法在东京大学获得足够的分数并通过入学考试。
从一开始，Torobo-kun在每个科目的阅读理解测试中都表现不佳。例如，当它试图回答一个世界历史问题时：曹派的父亲是谁？国三国时期魏国的第一位皇帝？Torobo-kun不能给出正确的答案Torobo-kun曹丕已经知道曹丕是曹操的儿子，但他认为曹操是曹丕的父亲，因为他不了解父子关系。
一个研究团队接受了开发Torobo-kun在英语语言能力的任务中，他们首次引入了所谓的深度学习方法，试图让人工智能在5到10个句子的阅读能力测试中给出更正确的答案。深度学习是一种创新技术，通过在人工智能系统中反复阅读大量的图片和文本数据来深化其学习能力。Torobo-kun由于数据不足，仍然无法获得更高的分数。因此，研究人员放弃了深度学习方法。对于一个想要通过深度学习提高答案成功率的人工智能系统来说，首先要读取大量的数据。
参与项目NTT通信科学实验室首席研究科学家Ryuichiro Higashinaka说:为了通过(东京大学)入学考试，最低要求是学习100万套问题陈述和正确答案。准备这些数据将是巨大的，这是不现实的。
即使在Torobo-kun在放弃参加东京大学入学考试后，许多研究人员仍然对人工智能的发展持乐观态度。未来大学的公立函馆Hitoshi Matsubara教授和他的团队一直在开发一个可以写小说的人工智能系统，并希望赢得文学奖。他的项目还有另一个目标：通过学习已故科幻小说家小松左京的风格和词汇，完成后者未完成的小说《虚无走廊》。
虽然目前的方法有自己的局限性，但我们可能会让它接受与人类不同的学习方法来理解其含义，Hitoshi Matsubara教授说道。
不久前，谷歌的人工智能部门DeepMind阿尔法狗围棋的开发战胜了韩国棋手李世石，令世人惊讶。DeepMind通过深度学习，人工智能系统可以阅读数十万条数字新闻，从而提高其阅读理解能力。据报道，该公司的人工智能可以在新闻故事的总结中填写相对较高的正确比例。
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