DeepMind开发新型神经网络 让机器具备推理能力

世界是一个充满困惑的所在，尤其是在人工智能领域，这种困惑感更是被无限放大。英国领先的AI公司DeepMind有一项突破性技术，能够赋予计算机理解不同物体之间错综复杂关系的能力，从而为人工智能解开世界的迷思。

人们无论在超市选购上佳的香蕉，还是在拼凑犯罪现场的证据时，都会运用一种关系逻辑推理的能力。这是一种强大的心理工具，使我们能够将抽象关系从一个领域转移到另一个领域，从而更好地理解世界。哈佛大学的计算神经科学家萨姆格什曼认为，这种关系逻辑推理能力是我们智力的基本组成部分。

对于人工智能来说，理解和复制这种推理能力是一项艰巨的任务。虽然让人工智能学习执行特定的任务如图像识别是可行的，但是让它们通过图像识别将学到的技术知识转化为文本分析或其他推理任务却是一个巨大的挑战。

为了证明其实用性，该人工智能必须回答一些带有故事性的问题，关于抽象推理的问题，其正确率也达到了9e%。这项研究的负责人Adam Santoro表示，虽然这一技术在计算机视觉方面已经初见成效，但距离真正投入实际应用还有很长的路要走。对此观点，DeepMind的合作伙伴和专家们都表示赞同。他们认为人工智能在现实世界中发挥作用的路还很长。不过他们也坚信DeepMind的人工智能在理解大小、颜色和形状方面的突破只是一个开端，未来的应用场景将更加丰富多元。我们仍然需要不断研究和如何让机器更好地理解现实世界的丰富数据。这个领域仍然充满了无限的可能和挑战。对于视觉受损的用户来说，未来可能会有一个应用程序能够自动描述图像和视频中的内容。这样的应用场景令人期待。人工智能的发展正在不断推动我们向前迈进，尽管我们仍然面临许多挑战和未知，但每一步的进展都令人兴奋不已。