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作者 orze04 (orz)
標題 [新聞] 人工智慧大突破，具人類學習能力的AI演算
時間 Mon Dec 14 21:40:33 2015

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人工智慧大突破，具人類學習能力的AI演算法問世，號稱通過圖靈測試

麻省理工學院(MIT)、紐約大學及多倫多大學研究人員聯合設計一套貝氏程式學習演算法
，企圖縮小電腦和人類學習能力的差距。該演算法可將一個概念轉化為簡單的電腦程式，
並能依據單一範例進一步學習並產生相近概念的事物，例如電腦先學習拉丁字母，之後它
就能學習類似的希臘字母。

麻省理工學院(MIT)、紐約大學及多倫多大學研究人員最近發展出一套電腦系統，宣稱具
備人類學習及創造的能力，而且創作結果已經足以和人類不相上下。

電腦「學習」的方式和人類有個顯著不同。在現有機器學習技術下，電腦必須被餵以大量
，可能是數百或上千個訓練範例，才能「學習」新的概念，但人類往往只需幾個例子就能
很快應用到別的事物上。人類也能從概念學習，再推衍並創造出新的範例。

MIT大腦及認知科學教授Josh Tenenbaum、紐約大學博士後研究生Brenden Lake及多倫多
大學電腦科學副教授Ruslan Salakhutdinov聯合設計一套貝氏程式學習（Bayesian

Program Learning BPL）演算法，企圖縮小電腦和人類學習能力的差距。這套演算法可將
一個概念轉化為簡單的電腦程式，並能依據單一範例進一步學習並產生相近概念的事物，
例如電腦先學習拉丁字母，之後它就能學習類似的希臘字母。

研究人員運用50種少數語言，包括梵文、藏文、格拉哥里字母（Glagolitic）及印度的古
吉拉特(Gujarati)文裏1600多個手寫字體來訓練這套電腦模型，並指示電腦創造新的範例
。最後，在一項測試中，研究人員要求人類測試員來判斷，哪些是人類創造的新範例，哪
些是電腦造出的新範例。結果顯示，不到25%的人類測試員無法有效判斷兩者的差別。

根據著名的圖靈測試，判斷機器是否能夠思考，可測試機器能否表現與人等價或無法區分
的智能。因而研究人員結論，他們製造出的電腦模型已經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習上，已獲致與人類等級的精準度，並在創
造能力上，於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。Mashable引述艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for

Artificial Intelligence）CEO，也是華盛頓大學教授Oren Etzioni指出，這項研究並不
算通過圖靈測試，頂多是計算機在乘法運算上擊敗人類一樣，頂多具有學術研究上的貢獻
。

2014年俄國的尤金．古斯曼（Eugene Goostman）超級電腦在倫敦皇家學會（Royal

Society）所舉辦的Turing Test 2014競賽中，被公認為通過「圖靈測試」，也是首次電
腦騙過人類，讓人相信它是一位十三歲男孩。但根據維基百科，有文章指它其實並非真正
通過測試。

http://www.ithome.com.tw/news/101402

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