人工智能大突破，具人類(lèi)學(xué)習能力的AI演算法問(wèn)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)合設計一套貝氏程式學(xué)習演算法，企圖縮小電腦和人類(lèi)學(xué)習能力的差距。該演算法可將一個(gè)概念轉化為簡(jiǎn)單的電腦程式，并能依據單一范例進(jìn)一步學(xué)習并產(chǎn)生相近概念的事物，例如電腦先學(xué)習拉丁字母，之后它就能學(xué)習類(lèi)似的希臘字母。

　　麻省理工學(xué)院(MIT)、紐約大學(xué)及多倫多大學(xué)研究人員最近發(fā)展出一套電腦系統，宣稱(chēng)具備人類(lèi)學(xué)習及創(chuàng )造的能力，而且創(chuàng )作結果已經(jīng)足以和人類(lèi)不相上下。

　　在現有機器學(xué)習技術(shù)下，電腦必須被喂以大量，可能是數百或上千個(gè)訓練范例，才能“學(xué)習”新的概念，但人類(lèi)往往只需幾個(gè)例子就能很快應用到別的事物上。人類(lèi)也能從概念學(xué)習，再推衍并創(chuàng )造出新的范例。

　　MIT大腦及認知科學(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)合設計一套貝氏程式學(xué)習(Bayesian Program Learning BPL)演算法，企圖縮小電腦和人類(lèi)學(xué)習能力的差距。這套演算法可將一個(gè)概念轉化為簡(jiǎn)單的電腦程式，并能依據單一范例進(jìn)一步學(xué)習并產(chǎn)生相近概念的事物，例如電腦先學(xué)習拉丁字母，之后它就能學(xué)習類(lèi)似的希臘字母。

　　研究人員運用50種少數語(yǔ)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(gè)手寫(xiě)字體來(lái)訓練這套電腦模型，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(lèi)測試員來(lái)判斷，哪些是人類(lèi)創(chuàng )造的新范例，哪些是電腦造出的新范例。結果顯示，不到25%的人類(lèi)測試員無(wú)法有效判斷兩者的差別。

　　根據著(zhù)名的圖靈測試，判斷機器是否能夠思考，可測試機器能否表現與人等價(jià)或無(wú)法區分的智能。因而研究人員結論，他們制造出的電腦模型已經(jīng)通過(guò)了一定形式的圖靈測試。

　　“我們研究顯示，此類(lèi)方法在一次性的分類(lèi)學(xué)習上，已獲致與人類(lèi)等級的精準度，并在創(chuàng )造能力上，于視覺(jué)圖靈測試中騙過(guò)了大部份測試員?！?/p>

　　不過(guò)也有人不以為然。Mashable引述艾倫人工智慧研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)CEO，也是華盛頓大學(xué)教授Oren Etzioni指出，這項研究并不算通過(guò)圖靈測試，頂多是計算機在乘法運算上擊敗人類(lèi)一樣，頂多具有學(xué)術(shù)研究上的貢獻。

　　2014年俄國的尤金.古斯曼(Eugene Goostman) 超級電腦在倫敦皇家學(xué)會(huì )(Royal Society)所舉辦的Turing Test 2014競賽中，被公認為通過(guò)“圖靈測試”，也是首次電腦騙過(guò)人類(lèi)，讓人相信它是一位十三歲男孩。但根據維基百科，有文章指它其實(shí)并非真正通過(guò)測試。