機器人與人對事物的理解方式是不同的,對於人類而言,通過察言觀色,很快就能做出判斷,而機器人的判斷是通過成千上萬的案例對比而總結出來的。因此,也被稱為“機器學習”。
不過,讓機器人像人類一樣思考,是現在很多研究者正在做的事。
紐約大學的科學家們開發出了一套叫“貝葉斯”的算法,通過這套算法可以讓機器人模仿人類語言,讓機器人離人類的思維模式更近一步。機器人通過一些符號和字畫,可以找出人類思維的規律,從而進行模仿。
這種學習是建立在過去的學習積累之上。比如如果計算機知道了拉丁字母表,那可以幫助它學習相似的語種希臘字母表。
在實驗中,人類和計算機被要求在給出的符號基礎上進行創作,最後出來的結果讓人類都難以分辨到底哪個才是人類的作品,只有35%的人分辨完全正確。換句話説,在視覺上,計算機通過了圖靈測試。
(這6張圖片中,由機器人創作的分別為1,2,2,1,1,1)
紐約大學的穆爾斯隆數據科學研究員Brenden Lake説,實驗結果表明,通過逆向工程來理解人類的思維模式,將有助於他們開發出更好的算法。
這套算法可以讓計算機更快地學習新語言,以及辨別圖片,同時在沒有人類幫助下根據已有的設計,設計出新的東西。對於機器人而言,有着深遠的影響。
當然,該項目研究人員也指出這套程序在理解結構的細節之處還遠不及人類,它缺乏明確的平行知識和對稱知識,對於單個元素,比如數字“7”,它是無法理解其結構之間的關聯。
資料來源:雷鋒網
作者/編輯:金紅
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