細思恐極，機械人模仿人類寫字已能「以假亂真」

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全球頂級的學術期刊《科學》本期封面登載了北美三所大學共同取得的一項新的人工智能研究進展：來自紐約大學（NYU）、多倫多大學（UT）和麻省理工（MIT）的三位科學家Brenden M. Lake、Ruslan Salakhutdinov和Jo...全球頂級的學術期刊《科學》本期封面登載了北美三所大學共同取得的一項新的人工智能研究進展：來自紐約大學（NYU）、多倫多大學（UT）和麻省理工（MIT）的三位科學家Brenden M. Lake、Ruslan Salakhutdinov和Joshua B. Tenenbaum，開發出了一套手寫文字的人工智能程序——而且已經通過了圖靈測試。
準確來說，圖靈測試是用來檢驗聊天機械人的人工智能程度的，受測者是否能夠在對話中使得測驗者錯以為自己是真人的測試。而這一次，該科研組請來了一組「視覺圖靈」測試的裁判，對這個程序書寫出的文字和另一些由真人書寫的文字進行「盲測」，嘗試分辨出這些字符是人寫的還是機器寫的。結果，裁判判斷的正確率只有52%，和隨機挑選的結果相同，也即被認為通過了圖靈測試。
科學家向這個程序展示世界上隨意一種文字里隨意一個字母的字樣，然後再告知其筆劃的順序，程序就能用自動「學習」並寫出這個字母，外觀幾乎和真人手寫無異；不僅如此，程序還可以學會同一個字母不同的手寫體，因為它只需要科學家錄入的兩項學習資料——筆劃順序和字樣——就可以推理出人類寫字的習慣規律，堪稱「舉一反三」。

「孩子具有強大的學習能力。不僅學會東西的能力強，速度也（比成人）更快。而且孩子們還具有強大的能力，使用他們獲知的原材料進行二次創造。」論文中作者們如此總結道。
以往的深度學習人工智能技術或產品，比如圖像、語音識別，往往需要大量的圖像和語料數據去訓練，從而達到預期的識別準確度，謂之「深度學習」（deep learning）。而在本篇論文展示的研究中，科學家們使用了「貝葉斯程序學習」（Bayesian Program Learning）的方法，讓電腦程序使用推理算法來分析數量極為有限的圖像資料，就可以模擬出「以假亂真」的人類手寫。

[圖擷取自網路，如有疑問請私訊]