人工智慧突破 機器也能學寫字

〔編譯顧佳欣／綜合報導〕美國麻省理工學院（MIT）等科學家的最新研究指出，已研發出一種可模仿人腦學習新資訊的程式，能完成視覺相關的任務，讓電腦認識並寫出手寫字，稱為「貝葉斯程式學習」（Bayesian Program Learning），是首個能夠學習並使用大量真實世界概念的機器，為人工智慧帶來一大進步。

此研究重要性在於機器視覺系統（machine vision system）如今已廣泛應用到人類生活各個層面，如偵測行人與腳踏車的汽車安全系統、電動控制、網路搜尋等。由MIT、紐約大學與多倫多大學科學家偕同合作的研究，11日刊登在最新的「科學」期刊，此電腦視覺程式擁有能夠捕捉人類從單一實例中學習新概念的獨特能力。

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該程式與目前以深度神經網絡為途徑的學習機器大不相同，後者可以學習分辨人類講話、以影像偵測物體等，但無法學習人類怎麼做某事。

MIT科學家特南鮑姆（Josh Tenenbaum）說，他想要創造可以模仿小孩心智能力的機器，「在上幼兒園之前，小孩學會從單一實例學習認識新的概念，甚至可以想像出沒有見過的新實例。」雖然現在該程式只學會了從字母學習手寫字樣，但此種途徑未來將可拓展應用到以象徵符號為主的體系，如手勢、舞步、口語，以及手語。

科學家在世界50種語言中，將程式應用在超過1623種的手寫字母，包括梵語、藏語、古吉拉特文等，甚至還有美國動畫喜劇「飛出個未來」（Futurama）發明的文字。該程式也會使用從先前概念習得的知識，來加速學習新概念，比如學習完拉丁字母後再學希臘字母。

研究指出，人類只要很少量的資料就能學習一項新概念，此程式將有助拓展人工智慧。多倫多大學資訊工程學助理教授薩拉赫丁諾夫（Ruslan Salakhutdinov）指出，機器要像人類一樣僅憑少量資訊就能學習新概念非常困難，此研究將有助於機器學習、統計、電腦視覺與認知科學領域的拓展。