一台深度学习机器在智商测试中击败了人类

在智商测试的口头推理部分中，计算机首次超出了人类的表现。

该机器是由中国研究人员使用一种称为的技术编程的深度学习，这涉及将数据转换为计算机可以理解的一组算法。

到目前为止，计算机在标准智能测试或智商测试的三个部分中的两个部分（数学问题和逻辑问题）中的两个部分都非常成功地击败人类，但是他们努力掌握了口头推理部分，该部分着眼于类似和分类。您知道，那些要求您找到不适合其他单词的问题，或者“以下哪个单词与无处不在？”

这是深度学习的来源。过去，最远的程序员所获得的是构建能够分析数百万文本的机器，以找出通常彼此相关的单词，实质上将单词变成可以比较，添加，添加和减去的矢量。

“但是这种方法有一个众所周知的缺点：它假设每个单词都有一个以矢量为代表的单一含义。不仅不是这种情况，言语测试倾向于专注于具有多个含义的单词，以使问题更加艰难，”写有关研究的麻省理工学院技术评论。

来自中国科学技术大学和北京微软研究的研究人员尝试了不同的钉子 - 他们看了看词和经常出现在大型文本中附近的单词。使用算法，他们弄清楚了单词的聚集方式，然后查看了字典中每个单词的不同定义。这使他们可以将每个群集与含义匹配。

作为麻省理工学院技术评论解释：

“这可以自动完成，因为字典定义包括以每种不同方式使用单词的样本句子。因此，通过计算这些句子的向量表示并将它们与每个群集中的向量表示进行比较，就可以匹配它们。”

这意味着机器能够第一次识别单词的不同含义。

该团队通过为计算机提供了多个问题的示例，以进一步帮助计算机，以便他们能够识别问题类型并将其与适当的答案策略相匹配。

然后，他们针对200名各个年龄和教育背景的人类参与者测试了计算机。

“令我们惊讶的是，人类的平均表现比我们提出的方法的平均表现要低一些，”团队在arxiv.org中写作，结果出版了。 “我们的模型可以通过学士学位和具有硕士学位的人来达到[参与者]之间的竞争表现。”

这是向前迈出的一大步人工智能，并展示了深度学习的强大程度。该策略还用于教授计算机如何击败我们49个老式的Atari游戏，识别食物照片中的卡路里甚至通过观看YouTube视频来烹饪。

“通过适当使用深度学习技术，我们可能会进一步迈向真正的人类智力，”作者写道。