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人工智能大突破,具有人類學(xué)習(xí)能力的AI演算法問世

麻省理工學(xué)院(MIT)、紐約大學(xué)及多倫多大學(xué)研究人員聯(lián)合設(shè)計一套貝氏程式學(xué)習(xí)演算法,研發(fā)出一套電腦系統(tǒng),宣稱具備人類學(xué)習(xí)及創(chuàng)造的能力,而且創(chuàng)作結(jié)果已經(jīng)和人類不相上下。

       麻省理工學(xué)院(MIT)、紐約大學(xué)及多倫多大學(xué)研究人員聯(lián)合設(shè)計一套貝氏程式學(xué)習(xí)演算法,研發(fā)出一套電腦系統(tǒng),宣稱具備人類學(xué)習(xí)及創(chuàng)造的能力,而且創(chuàng)作結(jié)果已經(jīng)和人類不相上下。他們試圖縮小電腦和人類學(xué)習(xí)能力的差距。該演算法可將一個概念轉(zhuǎn)化為簡單的電腦程式,并能依據(jù)單一范例進(jìn)一步學(xué)習(xí)并產(chǎn)生相近概念的事物,例如電腦先學(xué)習(xí)拉丁字母,之后它就能學(xué)習(xí)類似的希臘字母。

  電腦“學(xué)習(xí)”的方式和人類有著顯著不同。在現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)下,電腦必須被喂以大量,可能是數(shù)百或上千個訓(xùn)練范例,才能“學(xué)習(xí)”新的概念,但人類往往只需幾個例子就能很快應(yīng)用到別的事物上。人類也能從概念學(xué)習(xí),再推衍并創(chuàng)造出新的范例。

  MIT大腦及認(rèn)知科學(xué)教授Josh Tenenbaum、紐約大學(xué)博士后研究生Brenden Lake及多倫多大學(xué)電腦科學(xué)副教授Ruslan Salakhutdinov聯(lián)合設(shè)計一套貝氏程式學(xué)習(xí)(Bayesian Program Learning BPL)演算法,企圖縮小電腦和人類學(xué)習(xí)能力的差距。這套演算法可將一個概念轉(zhuǎn)化為簡單的電腦程式,并能依據(jù)單一范例進(jìn)一步學(xué)習(xí)并產(chǎn)生相近概念的事物,例如電腦先學(xué)習(xí)拉丁字母,之后它就能學(xué)習(xí)類似的希臘字母。

  研究人員運(yùn)用50種少數(shù)語言,包括梵文、藏文、格拉哥里字母(Glagolitic)及印度的古吉拉特(Gujarati)文里1600多個手寫字體來訓(xùn)練這套電腦模型,并指示電腦創(chuàng)造新的范例。最后,在一項測試中,研究人員要求人類測試員來判斷,哪些是人類創(chuàng)造的新范例,哪些是電腦造出的新范例。結(jié)果顯示,不到25%的人類測試員無法有效判斷兩者的差別。

  根據(jù)著名的圖靈測試,判斷機(jī)器是否能夠思考,可測試機(jī)器能否表現(xiàn)與人等價或無法區(qū)分的智能。因而研究人員總結(jié)出,他們制造出的電腦模型已經(jīng)通過了一定形式的圖靈測試。

  “我們研究顯示,此類方法在一次性的分類學(xué)習(xí)上,已獲得與人類等級的精準(zhǔn)度,并在創(chuàng)造能力上,在視覺圖靈測試中騙過了大部份測試員。”

  不過也有人不以為然。華盛頓大學(xué)教授Oren Etzioni指出,這項研究并不算通過圖靈測試,頂多是計算機(jī)在乘法運(yùn)算上擊敗人類,具有學(xué)術(shù)研究上的貢獻(xiàn)。

 

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