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计算机开始像人类一样推理

ufo在线 科学探索 2019-09-18 19:59:31 92 0 标签1标签2
你考虑购买的新家附近有多少个公园?一家餐厅里的最佳晚餐和酒的搭配是什么?回答这些日常问题需要进行关系推理,这种更高级思维的构成部分对于人工智能(AI)来说很难操控。

  你考虑购买的新家附近有多少个公园?一家餐厅里的最佳晚餐和酒的搭配是什么?回答这些日常问题需要进行关系推理,这种更高级思维的构成部分对于人工智能(AI)来说很难操控。现在,谷歌公司深度思维分公司下属的研究人员设计了一个简单的算式来处理类似的逻辑推理——而且它已经在一个复杂成像理解测试中战胜了人类。

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  一种新型神经网络可推理复杂关系,包括不同物体的位置。图片来源:v_alex/iStockphoto

  人类在关系推理——用逻辑联系和对比位置、序列及其他实体的一种思维——方面通常较为擅长。但AI的两个主要种类——统计和符号发展出类似能力的速度却很缓慢。统计AI或机器学习擅长于模式识别,但却并不擅长使用逻辑。而符号 AI能够利用已经决定的规则推理关系,但却不擅长动态学习。

  新研究提出了跨越这一沟壑的方法:一种进行关系推理的人工智能神经网络。类似于神经在大脑中连接的方式,神经网络会将微小的程序连在一起,通过协作在数据中寻找模式。它们可以拥有处理图像、剖析语言或者甚至是学习游戏的特别架构。在这种情况下,新的“关系网络”可以被连接以对比各个场景中的每一对物体。“我们正在明确地让这个网络发现事物之间存在的关系。”该论文共同作者、伦敦深度思维分公司计算机学家TimothyLillicrap说。

  他和团队用若干任务验证了它们的关系网络。第一个网络是回答一个单一图像中事物之间的关系,如立方体、球和圆柱。例如:“蓝色物体前有一个物体,它的形状和灰色金属球右边蓝绿色的小物体形状相同吗?”对于这一任务,关系网络可以与另外两种神经网络相结合:一个是识别图像中的物体,另一个是解释问题。在很多图像和问题上,其他机器学习算式的正确率是42??77?人类得分是92?而新关系网络联合体的正确率是96?已经超过了人类的推理分数,研究人员在近日发表于预印本服务器arXiv的文章中报告了这一成果。

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