科學(xué)家開發(fā)的這套算法，可讓機(jī)器人像人類一樣思考

機(jī)器人與人對(duì)事物的理解方式是不同的，對(duì)于人類而言，通過察言觀色，很快就能做出判斷，而機(jī)器人的判斷是通過成千上萬的案例對(duì)比而總結(jié)出來的。因此，也被稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)”。

不過，讓機(jī)器人像人類一樣思考，是現(xiàn)在很多研究者正在做的事。

紐約大學(xué)的科學(xué)家們開發(fā)出了一套叫“貝葉斯”的算法，通過這套算法可以讓機(jī)器人模仿人類語言，讓機(jī)器人離人類的思維模式更近一步。機(jī)器人通過一些符號(hào)和字畫，可以找出人類思維的規(guī)律，從而進(jìn)行模仿。

這種學(xué)習(xí)是建立在過去的學(xué)習(xí)積累之上。比如如果計(jì)算機(jī)知道了拉丁字母表，那可以幫助它學(xué)習(xí)相似的語種希臘字母表。

在實(shí)驗(yàn)中，人類和計(jì)算機(jī)被要求在給出的符號(hào)基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)作，最后出來的結(jié)果讓人類都難以分辨到底哪個(gè)才是人類的作品，只有35%的人分辨完全正確。換句話說，在視覺上，計(jì)算機(jī)通過了圖靈測試。

紐約大學(xué)的穆爾斯隆數(shù)據(jù)科學(xué)研究員Brenden Lake說，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過逆向工程來理解人類的思維模式，將有助于他們開發(fā)出更好的算法。

這套算法可以讓計(jì)算機(jī)更快地學(xué)習(xí)新語言，以及辨別圖片，同時(shí)在沒有人類幫助下根據(jù)已有的設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)出新的東西。對(duì)于機(jī)器人而言，有著深遠(yuǎn)的影響。

當(dāng)然，該項(xiàng)目研究人員也指出這套程序在理解結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)之處還遠(yuǎn)不及人類，它缺乏明確的平行知識(shí)和對(duì)稱知識(shí)，對(duì)于單個(gè)元素，比如數(shù)字“7”，它是無法理解其結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)。