來源：現(xiàn)代軍事（xiandaijunshi），作者：袁政英

據(jù)美國納米科技網(wǎng)報(bào)道,來自美國西北大學(xué)的一支研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一款新的計(jì)算模型,可按照人類的智力水平進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)智力測試。這項(xiàng)工作為人工智能系統(tǒng)像人一樣觀察和理解世界邁出重要的一步。

美國西北大學(xué)工程學(xué)院的肯·福伯斯教授稱,計(jì)算模型的表現(xiàn)分?jǐn)?shù)達(dá)到美國成年人智力標(biāo)準(zhǔn)的75%,超出平均水平。對人類來說存在難度的問題對模型來說同樣困難,這些問題提供了更多的證據(jù),表明其操作正在捕獲人類認(rèn)知的一些重要特征。

▲來自美國西北大學(xué)的一支研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一款新的計(jì)算模型，可按照人類的智力水平進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)智力測試

新的計(jì)算模型以福伯斯實(shí)驗(yàn)室之前開發(fā)的“認(rèn)知草圖”(CogSketch)人工智能平臺為基礎(chǔ),具有解決視覺問題和理解草圖進(jìn)而提供即時(shí)互動反饋的能力。在西北大學(xué)心理學(xué)教授格納的結(jié)構(gòu)映射理論基礎(chǔ)上,平臺還引入了一個(gè)類比計(jì)算模型。

福伯斯是美國西北大學(xué)麥考密克工程學(xué)院電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)教授,與前西北大學(xué)心理學(xué)博士后研究員安德魯·洛維特共同開發(fā)了這一模型,并在1月的《心理學(xué)評論》上在線發(fā)表了研究課題“解決視覺問題的類比推理建?！薄?/p>

解決復(fù)雜視覺問題的能力是人類智商的標(biāo)志之一。開發(fā)具有這種能力的人工智能系統(tǒng)不僅為視覺推理中的符號性表征和類比重要性提供了新的證據(jù),還可能縮小計(jì)算機(jī)與人類認(rèn)知之間的差距。

福伯斯和洛維特開發(fā)的系統(tǒng)可以為一般的視覺問題解決現(xiàn)象建立模型,他們專門在瑞文標(biāo)準(zhǔn)推理測試系統(tǒng)中進(jìn)行了測試。瑞文測試是一個(gè)非語言的標(biāo)準(zhǔn)化測試,專門測試抽象推理。測試的所有問題都包含一個(gè)圖像缺失的矩陣。為了使受試者最好地完成矩陣,系統(tǒng)給予測試者6～8個(gè)選擇。福伯斯和洛維特計(jì)算模型的表現(xiàn)超過了普通人。

美海軍研究實(shí)驗(yàn)室研究員洛維特稱,瑞文測試是目前測試流體智力,或抽象思考、推理和識別模式、解決問題并辨別關(guān)系的最好工具。其研究結(jié)果表明,靈活使用關(guān)系表征、比較和重新解釋的能力對于流體智力非常重要。

使用并理解復(fù)雜關(guān)系表征的能力是高階認(rèn)知的關(guān)鍵。關(guān)系表征連接實(shí)體和思想。這些類型的比較對形成和理解類比至關(guān)重要,人類用類比來解決問題,衡量道德困境,并描述周圍的世界。

福伯斯稱,目前開展的關(guān)于視覺的大多數(shù)人工智能研究都側(cè)重在識別或標(biāo)記場景中的事物,而非推理。但識別只有在支持后續(xù)推理的時(shí)候才有價(jià)值。他們的研究為更加廣泛地理解視覺推理邁出了重要一步。