全球顶级的学术期刊《科学》本期封面登载了北美三所大学共同取得的一项新的人工智能研究进展：来自纽约大学（NYU）、多伦多大学（UT）和麻省理工（MIT）的三位科学家Brenden M. Lake、Ruslan Salakhutdinov和Joshua B. Tenenbaum，开发出了一套手写文字的人工智能程序――而且已经通过了图灵测试。准确来说，图灵测试是用来检验聊天机器人的人工智能程度的，受测者是否能够在对话中使得测验者错以为自己是真人的测试
全球顶级的学术期刊《科学》本期封面登载了北美三所大学共同取得的一项新的人工智能研究进展：来自纽约大学（NYU）、多伦多大学（UT）和麻省理工（MIT）的三位科学家Brenden M. Lake、Ruslan Salakhutdinov和Joshua B. Tenenbaum，开发出了一套手写文字的人工智能程序――而且已经通过了图灵测试。
准确来说，图灵测试是用来检验聊天机器人的人工智能程度的，受测者是否能够在对话中使得测验者错以为自己是真人的测试。而这一次，该科研组请来了一组“视觉图灵”测试的裁判，对这个程序书写出的文字和另一些由真人书写的文字进行“盲测”，尝试分辨出这些字符是人写的还是机器写的。结果，裁判判断的正确率只有52%，和随机挑选的结果相同，也即被认为通过了图灵测试。
科学家向这个程序展示世界上随意一种文字里随意一个字母的字样，然后再告知其笔划的顺序，程序就能用自动“学习”并写出这个字母，外观几乎和真人手写无异；不仅如此，程序还可以学会同一个字母不同的手写体，因为它只需要科学家录入的两项学习资料――笔划顺序和字样――就可以推理出人类写字的习惯规律，堪称“举一反三”。
“孩子具有强大的学习能力。不仅学会东西的能力强，速度也（比成人）更快。而且孩子们还具有强大的能力，使用他们获知的原材料进行二次创造。”论文中作者们如此总结道。
以往的深度学习人工智能技术或产品，比如图像、语音识别，往往需要大量的图像和语料数据去训练，从而达到预期的识别准确度，谓之“深度学习”（deep learning）。而在本篇论文展示的研究中，科学家们使用了“贝叶斯程序学习”（Bayesian Program Learning）的方法，让电脑程序使用推理算法来分析数量极为有限的图像资料，就可以模拟出“以假乱真”的人类手写。
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标签: 机器人 模仿 人类 写字 已能 以假乱真 细思 恐极
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