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科學答疑
近日，日本研究人員公佈了一款名為To-Robo的人工智能軟件測試結果。在解答標準化高考英語試卷時，To-Robo得了95分，打敗日本高中生的平均分93.1分。在人們為它的學霸本色感嘆的時候，不禁會聯想起《哆啦A夢》裏面的那款“電腦鉛筆”，難道動片要變成現實了嗎？
●南方日報駐京記者 王騰騰
機器人擁有學習能力
這項名為“機器人考東大”的研究項目由富士通實驗室與日本國立科技研究所於2011年聯合推出，旨在創立一款可自主考試並通過東京大學入學考試的機器人，又名“人造大腦”科研工作。
據報導，解題機器人今年共參加了英語、國語、數學等5個科目的模擬考。To-Robo不能像人一樣讀試卷，試題需要由研究人員轉化為軟件能識別的數據。研究人員輸入題目后，由機器人選出合適的選項。結果在作為文科考生成績標準的7科目(滿分900分)中得到了386分，標準分為47分，在4所國立大學和472所私立大學獲得“A”級判定。
最重要的是，這款解題機器人相比之前的實驗來，在成績上有了較大提高，尤其在英語方面，標準分較去年提高近10分。“這得益於它的學習能力，這個能力跟我們的大腦很像，技術基礎就是神經網絡算法。”山東大學計算機科學與技術學院博士朱國卿。
除了統考模擬試題，今年機器人還挑戰了東京大學的數學模擬試題，但成績不及去年，標準分為55分左右，得到的評語是“擅長的領域偏少，需要克服不擅長的領域”。
“這個機器人就是通過學習以前的考試，通過神經網絡算法，將以前的考試題目與試題之間建立一種非線性聯繫。當需要考試的時候將題目作為這種非線性聯繫的輸入，而輸出就是題目的答案。”朱國卿。
據她介紹，其學習的過程就是不斷擴充資料庫，資料庫越大，考試成績越好，“不停地搜索數據，也就是我們的先驗學習”。
模擬人類形象思維方式
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象(邏輯)思維、形象(直觀)思維和靈感(頓悟)思維三種基本方式。“解題機器人所依靠的網絡神經算法就是模擬人思維的第二種方式。”朱國卿。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程。它先將信息轉化成概念，並用符號表示，然后，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理。這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。而直觀性的思維是將分散式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間生想法或解決問題的辦法。
“要想使這個解題機器人真正具有學習的能力，關鍵的就是建造一個人工神經網絡。”朱國卿。
人工神經網絡是由大量簡單的基本元件——神經元相互聯接而成的自適應非線性動態系統。每個神經元的結構和功能比較簡單，但大量神經元組合生的系統行為卻非常複雜。
人工神經網絡反映了人腦功能的若幹基本特性，但並非生物系統的逼真描述，只是某種模仿、簡化和抽象。
據朱國卿介紹，與數字計算機比較，人工神經網絡在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執行運算，而是能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或控制過程。人工神經網絡首先要以一定的學習準則進行學習，然后才能工作。一般來，網絡中所含的神經元個數越多，它能記憶、識別的模式也就越多。
人工神經網絡也具有初步的自適應與自組織能力。通常，它的學習訓練方式分為兩種，一種是有監督學習或稱有導師學習，這時利用給定的樣本標準進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，具體的學習內容隨系統所處環境(即輸入信號情況)而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。
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