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美媒:研究人员试图让计算机学会自行联想

2013-11-26 11:20 来源:参考消息网

核心提示: NEIL系统利用计算机视觉领域内的进展分析和确认图片中的形状和色彩,同时也慢慢地自行发现物体间的联系。

参考消息网11月26日报道 美媒称,研究人员试图通过让一个大型计算机系统浏览数以百万计图片并自行判断这些图片都意味着什么,以便为人工智能植下一粒数字的种子。

美联社11月24日报道称,卡内基-梅隆大学的这一系统被称为NEIL(Never Ending Image Learning的首字母缩写,中文意思是“永不终结的图像学习”)。7月中旬,这一系统开始不停歇地在互联网上搜寻图像,并一小步一小步地试图自行判断这些图像彼此间存在何种联系。目标是再造人们所谓的“常识”——无需特意去教就能学习东西的能力。

这是为了寻找计算机科学领域内的圣杯——让一台机器利用某种形式的常识自行思考——所采取的一种新方法。这一项目得到了谷歌公司和国防部海军研究处的资助。

卡内基-梅隆大学机器人研究所的阿比纳夫·古普塔教授说:“任何智能生物都需要拥有常识以作出决定。”

NEIL系统利用计算机视觉领域内的进展分析和确认图片中的形状和色彩,同时也慢慢地自行发现物体间的联系。例如,这些计算机发现,往往能在稀树草原上发现斑马,还有,老虎在一定程度上有些像斑马。

在短短4个月时间内,这一由200台处理器组成的系统确认了1500个物体和1200个场景,并理清头绪、进行了2500次联系。

NEIL计算机系统作出的一些联系是错误的,例如“犀牛可能是一种羚羊”,还有一些很古怪,例如“能在监狱牢房内发现演员”和“新闻节目主持人可能长得像贝拉克·奥巴马”。但古普塔说,让计算机自行进行联想是一种完全不同于通过编程让一台超级计算机将某件事做得很好或者很快的挑战。例如,1985年,卡内基-梅隆大学为一台计算机编程、让其下国际象棋。12年后,一台计算机在比赛中击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。

麻省理工学院的人工智能问题专家凯瑟琳·豪沃希说,人类常常利用“大量没有明言的假设”进行决断,而计算机不是这样。她说,人类能够迅速对某些问题作出回应,而计算机往往需要较长时间才能计算出来。

她问道:“能将长颈鹿装进一辆小轿车吗?”她说,人类马上就能得出答案,不需要计算长颈鹿的体重等数据。

谷歌公司和海军研究处均未回应关于他们为何资助NEIL系统的问题,但有一些线索可循。海军研究处网站指出,“当今的作战空间环境比以往复杂得多”,“数据进入决策系统的速度在加快,而可用于将数据转化为有实用价值情报的人手在减少”。

换句话说,计算机也许能在未来战争中作出一些决定。该网站指出:“在很多作战环境中,人的存在不是选项之一。”

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[责任编辑:沈鹏] 标签: 美联社
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