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比機(jī)器學(xué)習(xí)更快的演算法!麻省理工領(lǐng)軍開發(fā)貝葉斯程式學(xué)習(xí)

admin 2015-12-14 10:05:15 0

AI人工智慧、機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)等技術(shù),成為近期熱們的科技話題,導(dǎo)入這些技術(shù)的機(jī)器人,已經(jīng)開始取代一些人為工作職位。而上週,科學(xué)期刊Science最新上刊一篇研究,研究者又找到加速機(jī)器學(xué)習(xí)的新方法。這篇研究是由美國麻省理工、紐約大學(xué)、多倫多大學(xué)等研究人員共同完成,研究結(jié)果顯示,他們已經(jīng)開發(fā)出一個新的演算法,僅用單一例子,就能教會電腦一個全新的概念。

現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),是透過成千上萬筆累積的例子,讓電腦演算法找出事件的重複形式,來學(xué)會應(yīng)對事件發(fā)生反應(yīng),如Siri、Google Now就是這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)例。然而,這項(xiàng)技術(shù)要能純熟應(yīng)用需要時間來累積、發(fā)現(xiàn)事件的形式。

而這個新的演算法,研究者取名為“貝葉斯程式學(xué)習(xí),Bayesian Program Learning, BPL”,能夠讓電腦自己產(chǎn)生額外的學(xué)習(xí)案例,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)、找出事件的形式。而激起研究者往這個方向發(fā)展,是因?yàn)樵S多孩童只要看一次動作,就能夠?qū)W會新的技能,他們想要把這樣的人腦技能複製到電腦上。

研究中的實(shí)驗(yàn)案例,是拿50個書寫系統(tǒng)所累積而成的1623個別手寫字樣(涵括不同語言字樣),來讓電腦辨識。BPL演算法去認(rèn)明每一個書寫字,并學(xué)會書寫出來,接著找來真人跟電腦去寫一樣的字,由第三方來判斷哪個是電腦、哪個來自人的手寫字。結(jié)果,低于4分之1的第三方人士有辦法辨識兩者。

等到未來這項(xiàng)演算法進(jìn)一步發(fā)展,它也能夠應(yīng)用到手機(jī)上的話語辨識系統(tǒng)上,就算是用戶第一次說出的字,系統(tǒng)也有辦法快速辨別、應(yīng)對語音指令。

文章來源:機(jī)房監(jiān)控 http://www.2hongbao.com

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