研究人员表示,一种新的计算机模型现在可以模仿人类从单个例子中学习新概念的能力,而不是像其他机器学习技术那样从数百或数千个例子中学习。

新模特学会了如何从动画节目中书写虚构的符号未来世界展示还有来自世界各地的几十种字母。它还表明,它可以按照特定语言的风格发明自己的符号。

研究人员表示,他们的模型还可以学习其他类型的概念,比如语音和手势。

尽管科学家们已经在机器学习近年来,人类在学习新概念方面仍然比机器强得多。

“人们可以从很少的数据中,通常只从一个或几个例子中,极其迅速地学习新概念。你甚至给一个小孩看一匹马、一辆校车、一块滑板,他们都能从一个例子中学会,”该研究的合著者、麻省理工学院的约书亚·特南鲍姆说。相比之下,“机器学习中的标准算法需要数十个、数百个甚至数千个示例才能执行类似的操作。”

为了缩短机器学习时间,研究人员试图开发一种更好地模仿人类学习的模型,该模型从一个概念的极少例子中进行概括。他们专注于学习简单的视觉概念——来自世界各地字母的手写符号。

特南鲍姆说:“我们的工作有两个目标:更好地了解人们是如何学习的——对人类思维中的学习进行逆向工程——以及制造以更接近人类的方式学习的机器。”

标准的模式识别算法将符号表示为像素的集合或特征的排列,而研究人员开发的新模型将每个符号表示为一个简单的计算机程序。例如,字母“A”由一个程序表示,该程序在运行时逐笔生成该字母的示例。在学习过程中不需要程序员——模型自己生成这些程序。

此外,每个程序都被设计为在程序运行时生成每个符号的变化,帮助它捕捉这些概念的实例可能变化的方式,例如两个人如何画一个字母之间的差异。

“这个算法的想法来自于我们在收集来自世界各地的手写字符数据集时的一个惊人发现。我们发现,如果你让少数人画一个小说人物,人们的绘画方式会有惊人的一致性,”纽约大学的研究报告主要作者布伦登·莱克说。“当人们学习、使用或与这些新概念互动时,他们不只是将角色视为静态视觉对象。相反,人们看到的是更丰富的结构——比如因果模型,或者一系列笔画——这些结构描述了如何有效地产生这个概念的新例子。”

该模型还应用以前概念中的知识来加速学习新概念。例如,该模型可以使用从拉丁字母学到的知识来学习希腊字母。他们称他们的模型为贝叶斯程序学习或BPL框架。

研究人员将他们的模型应用于50种书写系统中的1600多种手写字符,包括梵语、藏语、古吉拉特语、格拉哥利特语,甚至还发明了像动画系列中的字符未来世界展示唯一的快乐的游戏黑暗地平线.在某种程度上图灵测试,科学家发现志愿者通过亚马逊的土耳其机器人很难区分机器书写的字符和人类书写的字符。

科学家们还让他们的模型专注于创造性任务。他们要求他们的系统创造全新的概念——例如,根据它所知道的藏文字母创造一个新的藏文字母。研究人员发现,人类志愿者对机器书写的汉字的评价与为同一任务招募的人类书写的汉字相当。

研究报告的合著者、多伦多大学的Ruslan Salakhutdinov说:“在这项创造性任务中,我们的表现与人类相当。”

该模型的潜在应用可能包括手写识别、语音识别、手势识别和物体识别。萨拉赫迪诺夫说:“最终,我们正在努力弄清楚如何让系统更接近于显示类似人类的智能。”“不过,我们离那个目标还有非常、非常远的距离。”

科学家们详细描述了他们的发现刊登在12月11日的杂志上科学

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