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  • 谷歌研发出一种简单的算法超过人类(图)

    科技日报北京6月15日电(记者刘霞)你打算买的新房附近有多少个公园?餐厅里最好的葡萄酒搭配是什么?回答这些日常问题需要关系推理,这是人工智能 (AI) 难以掌握的一种思维方式。据美国《科学》杂志官网14日消息,谷歌的“深度思维”(DeepMind)团队开发了一种简单的算法,不仅可以解决此类推理问题神经网络c语言实现下,而且在复杂的图像理解测试中也能胜过人类。

    人类天生擅长关系推理,但人工智能的两种主要模式——基于统计的算法和基于符号计算的算法——发展关系推理的速度很慢。基于统计的机器学习擅长模式识别,但不擅长使用逻辑;而基于符号计算的人工智能可以使用预先设定的规则来推理关系,但不擅长学习。

    新研究使用能够进行关系推理的人工神经网络来解决上述问题。神经网络将小程序汇集在一起​​,共同发现数据中的模式。他们有专门的架构来处理图像、描述语言,甚至学习游戏神经网络c语言实现下,允许对场景中的每一对对象进行比较。

    新的神经网络经过多次测试,表现良好。在回答图像中物体之间的关系时,科学家们让它与另外两个神经网络一起工作,分别用于识别图像中的物体并解释问题。结果表明,其他机器学习算法在 42% 到 77% 的时间内是正确的,人类在 92% 的时间内是正确的,而新的神经网络在 96% 的时间内是正确的。

    在处理语言任务的测试中,新的神经网络正确率为 98%,而其他 AI 算法的正确率仅为 45%。此外,新算法还分析了卡通中运动球之间的关系,结果准确率在90%以上。

    神经网络c语言实现下_c语言编写的bp神经网络视频_r语言神经网络的实现

    该论文的共同作者 Timothy Lilykripp 说,这种新方法非常简单,其本质可以用一个简单的方程来表达,这使得它可以与其他网络结合起来共同解决问题。

    波士顿大学的计算机科学家 Kate Sayenko 没有参与这项研究,他表示,新的神经网络未来可以帮助研究社交网络、分析监控录像并指导自动驾驶汽车。斯坦福大学的计算机科学家贾斯汀·约翰逊认为,要像人类一样灵活,系统还必须学会回答更具挑战性的问题,比如比较三个对象之间的关系。

    主编辑

    “弱人工智能”时代之所以没有结束,是因为对人脑功能的研究还没有取得突破和重大进展。在脑科学一步步探索的同时,以人工神经网络为代表的类脑人工智能也在突飞猛进。判断和推理事物之间的关系是人类社会行为最基本的能力。如果这篇文章中的新神经网络最终成熟起来,它肯定会帮助人类在所有需要处理“关系”的领域做出决策。届时,“能理解会思考”的“强人工智能”有望到来。

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