北京時間12月14日下午消息，研究人員剛剛開發(fā)出了一種算法，只需要通過一個例子就可以讓電腦掌握一種新概念，而不必像傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)技術(shù)一樣使用成千上萬個例子才能達成相同的效果。
這種算法充分利用了一種名為“貝葉斯程序?qū)W習(xí)”（Bayesian Program Learning）的概率方法。從本質(zhì)上講，電腦會自己生成額外的例子，然后判斷哪些例子最符合相應(yīng)的模式。
“貝葉斯程序?qū)W習(xí)”的研究人員稱，他們試圖復(fù)制人類看到某項任務(wù)后的學(xué)習(xí)過程--例如，兒童認識馬的過程，或者技工替換汽缸墊的過程。
這項研究結(jié)論已經(jīng)發(fā)表在《科學(xué)》雜志上，而作為該論文的作者之一，麻省理工學(xué)院的約書亞·特南鮑姆（Joshua Tenenbaum）說：“機器學(xué)習(xí)能力與人類學(xué)習(xí)能力之間的差距仍然很大。我們希望縮小這種差距，這就是長期目標。”
特南鮑姆和紐約大學(xué)的布倫登·雷克（Brenden Lake）及多倫多大學(xué)的魯斯蘭·薩拉克霍特迪諾夫（Ruslan Salakhutdinov）對這種算法進行了測試，讓其識別50種手寫系統(tǒng)中的1623個手寫字母，包括梵文和藏語。
這款軟件可以將每個字母樣本分解成一組更簡單的筆畫，然后尋找最接近正確形態(tài)的筆畫組合。該算法還被要求自己制作全新的字母，并與示例字母采用相同的書寫風(fēng)格。
為了了解電腦的效果，研究人員還設(shè)計了所謂的“視覺圖靈測試”.將電腦和人類書寫的字母并排列出，讓志愿者選出哪些來自人類，哪些來自電腦。在每一輪測試中，只有不到25%的志愿者給出的判斷遠好于隨機概率。
研究人員認為，“貝葉斯程序?qū)W習(xí)”在這類任務(wù)中的學(xué)習(xí)能力與人類相仿，而且能夠欺騙多數(shù)人類志愿者。但他們也承認這項實驗的不足之處：對字母進行分類是相對簡單的任務(wù)，但電腦有的時候卻需要好幾分鐘來運行這個程序。
等到這種算法進一步提煉之后，便有可能用于下一代智能手機語音系統(tǒng)。特南鮑姆說：“如果你想要一套能夠很快在第一次接觸時就能學(xué)會新單詞的系統(tǒng)，那最好使用我們正在開發(fā)的方法?！?/p>
- 蜜度索驥：以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長
- 2024世界顯示產(chǎn)業(yè)大會啟幕，4K花園自研“滿天星”獲十大創(chuàng)新應(yīng)用
- 哈佛商學(xué)院：2024年全球96%代碼庫包含開源組件 Rust采用率增長500%
- 硅谷1/10程序員在摸魚？基本不干活卻能拿20-30萬美元年薪
- 傳馬斯克的"友商"擔(dān)心被報復(fù) 紛紛示好特朗普
- 數(shù)智龍江向新而行：5G-A與AI等數(shù)智技術(shù)助力龍江打造新質(zhì)生產(chǎn)力
- 加州對特斯拉和SpaceX說不，公報私仇觸怒馬斯克
- 華為Mate品牌盛典盛大舉行，Mate 70等十余款全場景新品重磅亮相
- 支付寶新升級，手機碰一下就能點餐！全國10萬家餐廳可用
- 華為徐直軍談鴻蒙：10萬個應(yīng)用是鴻蒙生態(tài)成熟的標志
- 數(shù)智江蘇 向新而行
免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。
