DeepMind近期研究：让 AI 像婴儿一样思考

此外，此次分析还有两个令人惊异的发现。

其一，该数学方法需要将期许总结为各别一新实例和重大事件，这些实例和重大事件与锻炼以外呈现的不同；

第二，该数学方法需要成功地演示研习，尽管已经在一个相对较小的感官动画集上锻炼。

而这些发现，与研究的团队此前在新生儿分析中看着的特征相像。

对此，美国西北大学教授 Susan Hespos 评价道，“与许多关键的分析发现一样，该分析可以视为人工智慧的系统和工业发展科学间的协同但他却。他们的工作正在跃升日常充分可以和不可以解释智慧的界限。”“这篇科学论铭的结果说明，梅森可能是对的。”

在她看来，该分析在关于新生儿和男同志看待在世界上的方式则是否基本相像的专一-后天（nature–nurture）辩论中建立了一个有趣的尾端立场。

在以往的分析中，“专一”的论调被当代许多工业发展研究的团队所接受，但这并不是唯一的可能普遍性，而其他史学家默许正因如此研习的“后天”方法论，并坚定相信工业发展毕竟智慧的关键在于通过处理重大事件大量充分或大量数据资料来发现输出的模式。如果后者是正确地的，那么大脑可以被视为一种通用设备，它能后天给予的任何结构和挑战。

“Piloto 等人的结果说明，感官动画的充分是研习处理过程的关键贡献，但它不是全部。完整的故事需要一些内在的科学知识。”

基于以上分析，分析的团队表示，模仿新生儿概念化的深度研习的系统 PLATO 胜过更传统的“正因如此研习”的系统。

PLATO 可以作为分析人类所如何研习一般化天体物理学的一个有力工具，同时也说明了表面并不一定对于我们阐释周围在世界上较强关键作用。

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