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自由撰稿人馬修·赫特森(Matthew Hutson)在“ 科學(xué) ”雜志上發(fā)表了一篇專題文章，概述了讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和思考更像人類的進(jìn)步。在他的文章中，他建議在機(jī)器學(xué)習(xí)思考人們的方式之前需要解決許多問題。他建議，從根本上說，它需要弄清楚如何讓計(jì)算機(jī)通過反復(fù)試驗(yàn)和與本能相對(duì)應(yīng)的烘焙功能來學(xué)習(xí)。

正如Hutson指出的那樣，深度學(xué)習(xí)基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)已經(jīng)完成了非凡的事情，例如在非常困難的游戲中擊敗人類或?qū)W習(xí)翻轉(zhuǎn)漢堡包。但是他們?nèi)匀蝗狈⑺麄儗W(xué)到的知識(shí)運(yùn)用到新的和不同的環(huán)境中的能力。當(dāng)被要求與孩子一起玩跳棋游戲時(shí)，一個(gè)能夠擊敗世界上最好的人類玩家的國(guó)際象棋游戲機(jī)器人仍然會(huì)失敗。他們也缺乏常識(shí)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，Hutson引用了一個(gè)機(jī)器人的問題管家從柜子里取出一個(gè)紅色的杯子 - 如果柜子里沒有紅色的杯子怎么回應(yīng)呢?相反，柜子里裝有其他顏色的杯子和紅色的盤子。人類很可能會(huì)選擇一杯另一種顏色而不是一塊與請(qǐng)求部分匹配的紅色盤子，因?yàn)樗龝?huì)理解所需物體的預(yù)期用途。但是我們?nèi)绾巫寵C(jī)器人這樣做呢?

為了讓機(jī)器人能夠更好地處理現(xiàn)實(shí)世界，隨機(jī)場(chǎng)景可能會(huì)讓他們學(xué)習(xí)人類或其他動(dòng)物的學(xué)習(xí)方式。這可能需要回到原始設(shè)計(jì) - 人類的大腦。他建議像紐約大學(xué)的Gary Marcus這樣的研究人員成為主要開發(fā)人員。馬庫(kù)斯是一位發(fā)展認(rèn)知科學(xué)家，參與研究的目的是研究人類如何從出生開始學(xué)習(xí)。Hutson認(rèn)為，像馬庫(kù)斯這樣的研究人員正在尋找人類和其他動(dòng)物賦予本能行為的手段。事實(shí)上，馬庫(kù)斯已經(jīng)提出了一系列人類本能，他認(rèn)為在他們學(xué)習(xí)諸如因果關(guān)系和評(píng)估成本效益情況之前，他們需要將這些本能融入計(jì)算機(jī)。

Hutson指出，一些計(jì)算機(jī)科學(xué)家正在跳過這些新想法，他列出了像加利福尼亞的Vicarious和英國(guó)的DeepMind這樣的公司，他們正在努力實(shí)施這些公司。他還引用了麻省理工學(xué)院和新南威爾士大學(xué)等地正在進(jìn)行的研究工作，團(tuán)隊(duì)正在努力學(xué)習(xí)人類的大腦如何工作以及如何使機(jī)器以相同的方式運(yùn)作。

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