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人工智能“学霸”可考上东京大学?

     

2019-05-02
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  近日,日本研究人员公布了一款名为To-Robo的人工智能软件测试结果。 在解答标准化高考英语试卷时,To-Robo得了95分,打败日本高中生的平均分分。

在人们为它的学霸本色感叹的时候,不禁会联想起《哆啦A梦》里面的那款“电脑铅笔”,难道动画片要变成现实了吗?  机器人拥有学习能力  这项名为“机器人考东大”的研究项目由富士通实验室与日本国立科技研究所于2011年联合推出,旨在创立一款可自主考试并通过东京大学入学考试的机器人,又名“人造大脑”科研工作。   据报道,解题机器人今年共参加了英语、国语、数学等5个科目的模拟考。

To-Robo不能像人一样阅读试卷,试题需要由研究人员转化为软件能识别的数据。

研究人员输入题目后,由机器人选出合适的选项。

结果在作为文科考生成绩标准的7科目(满分900分)中得到了386分,标准分为47分,在4所国立大学和472所私立大学获得“A”级判定。   最重要的是,这款解题机器人相比之前的实验来说,在成绩上有了较大提高,尤其在英语方面,标准分较去年提高近10分。 “这得益于它的学习能力,这个能力跟我们的大脑很像,技术基础就是神经网络算法。 ”山东大学计算机科学与技术学院博士朱国卿说。   除了统考模拟试题,今年机器人还挑战了东京大学的数学模拟试题,但成绩不及去年,标准分为55分左右,得到的评语是“擅长的领域偏少,需要克服不擅长的领域”。

  “这个机器人就是通过学习以前的考试,通过神经网络算法,将以前的考试题目与试题之间建立一种非线性联系。 当需要考试的时候将题目作为这种非线性联系的输入,而输出就是题目的答案。

”朱国卿说。

  据她介绍,其学习的过程就是不断扩充数据库,数据库越大,考试成绩越好,“不停地搜索数据,也就是我们说的先验学习”。

  模拟人类形象思维方式  思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。 “解题机器人所依靠的网络神经算法就是模拟人思维的第二种方式。 ”朱国卿说。   逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程。 它先将信息转化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。

这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。 而直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。   “要想使这个解题机器人真正具有学习的能力,关键的就是建造一个人工神经网络。

”朱国卿说。

  人工神经网络是由大量简单的基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。

每个神经元的结构和功能比较简单,但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

  人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性,但并非生物系统的逼真描述,只是某种模仿、简化和抽象。

  据朱国卿介绍,与数字计算机比较,人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑,它不是按给定的程序一步一步地执行运算,而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或控制过程。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。 一般说来,网络中所含的神经元个数越多,它能记忆、识别的模式也就越多。   人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。 通常,它的学习训练方式分为两种,一种是有监督学习或称有导师学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;另一种是无监督学习或称无导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,具体的学习内容随系统所处环境(即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。 (记者王腾腾)。

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