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新手已上路木蟲 (職業(yè)作家)
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麻省理工領(lǐng)軍開發(fā)貝葉斯程序?qū)W習(xí)
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AI 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）等技術(shù)，成為近期熱門的科技話題，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。而上周，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(guó)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(gè)新的演算法，僅用單一例子，就能教會(huì)電腦一個(gè)全新的概念。 比機(jī)器學(xué)習(xí)更快的演算法！麻省理工領(lǐng)軍開發(fā)貝葉斯程序?qū)W習(xí) 現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，是透過成千上萬(wàn)筆累積的例子，讓電腦演算法找出事件的重復(fù)形式，來學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)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(shí)間來累積、發(fā)現(xiàn)事件的形式。 而這個(gè)新的演算法，研究者取名為“貝葉斯程序?qū)W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(gè)方向發(fā)展，是因?yàn)樵S多孩童只要看一次動(dòng)作，就能夠?qū)W會(huì)新的技能，他們想要把這樣的人腦技能復(fù)制到電腦上。 研究中的實(shí)驗(yàn)案例，是拿 50 個(gè)書寫系統(tǒng)所累積而成的 1,623 個(gè)別手寫字樣（涵括不同語(yǔ)言字樣），來讓電腦辨識(shí)。BPL 演算法去認(rèn)明每一個(gè)書寫字，并學(xué)會(huì)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(gè)是電腦、哪個(gè)來自人的手寫字。結(jié)果，低于四分之一的第三方人士有辦法辨識(shí)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(yǔ)辨識(shí)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(duì)語(yǔ)音指令。 |
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