充分利用贝叶斯程序学习 新型人工智能算法诞生

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关键词:人工智能

    这种算法充分利用了一种名为“贝叶斯程序学习”(BayesianProgramLearning)的概率方法。从本质上讲,电脑会自己生成额外的例子,然后判断哪些例子最符合相应的模式。
      
      “贝叶斯程序学习”的研究人员称,他们试图复制人类看到某项任务后的学习过程——例如,儿童认识马的过程,或者技工替换汽缸垫的过程。
      
      这项研究结论已经发表在《科学》杂志上,而作为该论文的作者之一,麻省理工学院的约书亚·特南鲍姆(JoshuaTenenbaum)说:“机器学习能力与人类学习能力之间的差距仍然很大。我们希望缩小这种差距,这就是长期目标。”
      
      特南鲍姆和纽约大学的布伦登·雷克(BrendenLake)及多伦多大学的鲁斯兰·萨拉克霍特迪诺夫(RuslanSalakhutdinov)对这种算法进行了测试,让其识别50种手写系统中的1623个手写字母,包括梵文和藏语。
      
      这款软件可以将每个字母样本分解成一组更简单的笔画,然后寻找最接近正确形态的笔画组合。该算法还被要求自己制作全新的字母,并与示例字母采用相同的书写风格。
      
      为了了解电脑的效果,研究人员还设计了所谓的“视觉图灵测试”。将电脑和人类书写的字母并排列出,让志愿者选出哪些来自人类,哪些来自电脑。在每一轮测试中,只有不到25%的志愿者给出的判断远好于随机概率。
      
      研究人员认为,“贝叶斯程序学习”在这类任务中的学习能力与人类相仿,而且能够欺骗多数人类志愿者。但他们也承认这项实验的不足之处:对字母进行分类是相对简单的任务,但电脑有的时候却需要好几分钟来运行这个程序。
      
      等到这种算法进一步提炼之后,便有可能用于下一代智能手机语音系统。特南鲍姆说:“如果你想要一套能够很快在第一次接触时就能学会新单词的系统,那最好使用我们正在开发的方法。”(来源:Techweb)

    (审核编辑: 智慧羽毛)