來源：現(xiàn)代軍事（xiandaijunshi），作者：袁政英

據美國納米科技網報道,來自美國西北大學的一支研究團隊開發(fā)出一款新的計算模型,可按照人類的智力水平進行標準智力測試。這項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。

美國西北大學工程學院的肯·福伯斯教授稱,計算模型的表現(xiàn)分數達到美國成年人智力標準的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,表明其操作正在捕獲人類認知的一些重要特征。

▲來自美國西北大學的一支研究團隊開發(fā)出一款新的計算模型，可按照人類的智力水平進行標準智力測試

新的計算模型以福伯斯實驗室之前開發(fā)的“認知草圖”(CogSketch)人工智能平臺為基礎,具有解決視覺問題和理解草圖進而提供即時互動反饋的能力。在西北大學心理學教授格納的結構映射理論基礎上,平臺還引入了一個類比計算模型。

福伯斯是美國西北大學麥考密克工程學院電氣工程與計算機科學教授,與前西北大學心理學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?！?。

解決復雜視覺問題的能力是人類智商的標志之一。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,還可能縮小計算機與人類認知之間的差距。

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,他們專門在瑞文標準推理測試系統(tǒng)中進行了測試。瑞文測試是一個非語言的標準化測試,專門測試抽象推理。測試的所有問題都包含一個圖像缺失的矩陣。為了使受試者最好地完成矩陣,系統(tǒng)給予測試者6～8個選擇。福伯斯和洛維特計算模型的表現(xiàn)超過了普通人。

美海軍研究實驗室研究員洛維特稱,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、解決問題并辨別關系的最好工具。其研究結果表明,靈活使用關系表征、比較和重新解釋的能力對于流體智力非常重要。

使用并理解復雜關系表征的能力是高階認知的關鍵。關系表征連接實體和思想。這些類型的比較對形成和理解類比至關重要,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,目前開展的關于視覺的大多數人工智能研究都側重在識別或標記場景中的事物,而非推理。但識別只有在支持后續(xù)推理的時候才有價值。他們的研究為更加廣泛地理解視覺推理邁出了重要一步。