計算機學習系統(tǒng)問世 預(yù)示智能化時代到來

一位計算機科學家已經(jīng)發(fā)表了一篇論文詳細描述了計算機系統(tǒng)在觀看了兩分鐘長的人類桌游比賽的視頻之后如何成功贏得比賽。在處理了人類進行四子棋、五子棋、 國際象棋等比賽視頻剪輯的過程中，其中包括比賽勝利、平局和那些結(jié)果未知的比賽視頻，計算機系統(tǒng)會借助視覺辨認系統(tǒng)識別棋盤、棋子和導(dǎo)致每一種結(jié)果的不同走法。

隨后一個獨特的公式會讓系統(tǒng)來檢測所有可行的移動，并且借助從所有可能的結(jié)果所收集到的數(shù)據(jù)來計算最合適的移動。

巴黎第七大學的盧卡斯-凱撒在留意到我們知識領(lǐng)域中的一個巨大空白之后開發(fā)了一種學習算法，他發(fā)現(xiàn)物體認知機器學習試驗相當?shù)牧餍校M管未來在自主機器人的創(chuàng)造上有著足夠多的用法，然而研究高級復(fù)雜的計算機學習的并不多見。凱撒決定使用游戲作為一種初級的學習工具，因為它們是許多真實世界中相互作用場景的一種自然模型，在更廣闊的環(huán)境當中會使結(jié)果變得更有意義。

凱撒使用一臺內(nèi)存只有4GB的筆記本電腦和一個單一的處理器核心作為他首次的測試項目，他解決了阻礙之前計算機學習試驗的主要問題，將知識假設(shè)為歸納邏輯程序設(shè)計（ILP）。用于游戲?qū)W習的歸納邏輯程序設(shè)計的一個典型案例就是Progol，這個程序需要視覺線索和背景知識來學習簡單的游戲。對于策略類游戲比如說四子棋和五子棋，凱撒推斷需要更細膩的邏輯系統(tǒng)。

他放棄了最初的單一公式并且使用能夠識別桌面游戲的行、列和對角線的相關(guān)結(jié)構(gòu)，而且使用了7種不同的邏輯系統(tǒng)，從每個邏輯系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)能夠設(shè)計出一種調(diào)整后的公式。一個新增加的普通游戲比賽程序幫助計算機系統(tǒng)學習如何使用策略、學習合法的移動以及如何獲得最后的勝利。

論文中寫到：“這種組合讓它在我們進行的試驗中形成很短而且直觀的公式，而且有確鑿的理論證據(jù)表明它會出現(xiàn)另外的問題。”凱撒計劃改編系統(tǒng)來解決這些問題，比如需要分級、結(jié)構(gòu)學習或者一種概率公式的形式，所有的這些問題都將遲早出現(xiàn)在自主智能機器人的研發(fā)過程中。