目前，人工智能(AI)技術(shù)能夠表現(xiàn)出看似人類的特征。有些人是故意的類人，有些人做的任務(wù)，我們通常是嚴(yán)格地與人類聯(lián)系——歌曲創(chuàng)作、教學(xué)和視覺藝術(shù)。

　　但隨著實(shí)地的發(fā)展，公司和開發(fā)人員正在重新思考人工智能的基礎(chǔ)，通過檢查我們自己的智能，以及我們?nèi)绾斡行У啬７聶C(jī)器和軟件。IBM就是這樣一個(gè)公司，他們已經(jīng)開始了雄心勃勃的探索，讓人工智能更像人類的大腦。

　　許多現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)都是圍繞著需要從一組數(shù)據(jù)中提取出來的。無論他們是在解決問題，還是從圖像中識(shí)別皮膚癌，這通常都是正確的。然而，這種基礎(chǔ)是有限的，它與人類的大腦有區(qū)別。

　　我們?nèi)祟愒诓粩嗟貙W(xué)習(xí)。簡單地說，我們?cè)谧叩倪^程中學(xué)習(xí)。當(dāng)我們從我們的生活中獲取知識(shí)的同時(shí)，我們的大腦適應(yīng)和吸收信息的方式不同于許多現(xiàn)有的人工系統(tǒng)的構(gòu)建方式。另外,我們是合乎邏輯的。我們使用推理技巧和邏輯來解決問題，這些系統(tǒng)在完成時(shí)并不是很出色。

　　IBM正在尋求改變這種狀況。DeepMind的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)合成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，據(jù)報(bào)道，它使用了合理的推理來完成任務(wù)。

　　在接受《科學(xué)》雜志采訪時(shí)，DeepMind的計(jì)算機(jī)科學(xué)家蒂莫西·利勒利普(TimothyLillicrap)說，通過給人工智能多個(gè)對(duì)象和一個(gè)特定的任務(wù)，“我們明確地迫使網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)存在的關(guān)系。”在今年6月的一次網(wǎng)絡(luò)測(cè)試中，人們對(duì)一個(gè)有多個(gè)物體的圖像進(jìn)行了質(zhì)疑。網(wǎng)絡(luò)被問到，例如:“在藍(lán)色的物體前面有一個(gè)物體;它的形狀和那個(gè)灰色金屬球的小青色一樣嗎?

　　在這個(gè)測(cè)試中，網(wǎng)絡(luò)正確地識(shí)別出了這個(gè)對(duì)象的96%的時(shí)間，相比之下，更傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型所達(dá)到的只有可憐的42到77%。先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)也容易出現(xiàn)文字問題，并不斷發(fā)展和完善。除了推理能力之外，研究人員還提高了網(wǎng)絡(luò)的注意力，甚至是制造和儲(chǔ)存記憶的能力。

　　據(jù)IBM研究人員IrinaRish在接受Engadget的采訪時(shí)，AI開發(fā)的未來可以通過使用這樣的策略來加快和大大擴(kuò)展，“Neural網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)通常被設(shè)計(jì)，實(shí)際上有很多工作要做具有最佳效果的特定架構(gòu)。這幾乎是一種試錯(cuò)法。如果這些網(wǎng)絡(luò)可以建立自己，這將是很好的。“

　　想想AI網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和提高自身可能是可怕的，但如果監(jiān)控，啟動(dòng)和控制正確，這可能會(huì)使該領(lǐng)域擴(kuò)大到目前的局限性之外。盡管對(duì)機(jī)器人接管的擔(dān)憂令人擔(dān)憂，人工智能技術(shù)的進(jìn)步可以挽救醫(yī)療領(lǐng)域的生命，讓人類進(jìn)入火星等等。