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    DeepMind出IQ測(cè)試題 考考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多聰明

       日期:2018-07-17     瀏覽:53    
    核心提示:發(fā)布日期:2018-07-17   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能有推理能力嗎?還是僅靠膚淺的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)?據(jù)量子位報(bào)

    發(fā)布日期:2018-07-17

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能有推理能力嗎?還是僅靠膚淺的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)?據(jù)量子位報(bào)道,為檢測(cè)人工智能是否具備推理能力,近日DeepMind想出辦法,給AI搞了一套IQ測(cè)試題。

      他們構(gòu)建了一個(gè)問題生成器,涉及一組抽象因素,包括漸進(jìn)之類的關(guān)系,以及顏色和大小等屬性,能產(chǎn)生大量獨(dú)特問題。通過約束生成器可用的因子或組合,研究人員可以創(chuàng)建用于訓(xùn)練和測(cè)試模型的不同問題集,看看模型究竟能“聰明”到什么程度。

      通過實(shí)驗(yàn),DeepMind研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),當(dāng)模型在測(cè)試中能夠正確推斷出任務(wù)背后的抽象概念時(shí),就能產(chǎn)生良好的性能表現(xiàn)——IQ測(cè)試正確率可達(dá)87%,否則的話,蒙對(duì)答案的概率只有32%。

      研究結(jié)果表明,想得出關(guān)于泛化的普遍結(jié)論可能是無益的。參與測(cè)試的模型表現(xiàn)良好與否取決于一系列因素,而幾乎在所有情況下,系統(tǒng)在需要推斷超出其經(jīng)驗(yàn)的輸入,或處理完全不熟悉的屬性時(shí),表現(xiàn)不佳。

    來源:科技日?qǐng)?bào)

     
     
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