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麻省理工学院研究人员试图教导机器推理它们所看到的东西

AI研究人员正在使用抽象或符号程序。这种AI可以在规则中连接,允许解释机器看到的内容,然后使用对象的比较来确定实体的关联方式。科学家说,当这种符号AI与统计神经网络的处理能力相结合时,它可以在图像理解测试中击败人类。

研究小组可以问这样的问题:“有多少物体在绿色圆柱体的右边,并且采用与蓝色小球相同的材质?”AI能够给出答案。研究人员说,混合AI数据比其他AI所拥有的数据要少,比其他AI的表现要好。其他模型在CLEVR数据集上接受了7万张图像和70万个问题的训练,而混合AI则使用了5000张图像和10万个问题的训练。

麻省理工学院研究人员试图教导机器推理它们所看到的东西

本文素材来自互联网

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