近日，“人類水平的小樣本概念學(xué)習(xí)”在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)·進(jìn)展》最新一期上發(fā)表,。該成果由北京大學(xué)人工智能研究院,、北京通用人工智能研究院組成的科研團(tuán)隊(duì)獨(dú)立完成,，讓AI系統(tǒng)在沒有大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下,，憑借像人類一樣通過概念學(xué)習(xí)和邏輯推理的方式完成任務(wù),。當(dāng)前,，廣泛應(yīng)用的AI系統(tǒng)主要以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用大量算力和存儲(chǔ)進(jìn)行數(shù)據(jù)“檢索”,，其核心范式是深度學(xué)習(xí),，并催生了ChatGPT等一批熱門AIGC應(yīng)用。該成果通訊作者,，北京大學(xué)人工智能研究院助理教授朱毅鑫談到,，目前AI方案多是依賴充分且可得的數(shù)據(jù)資源以及大量人力標(biāo)注，通過暴力學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行訓(xùn)練,，有點(diǎn)像通過刷題方式來取得高分,，但這樣的AI并不具備人類那樣對(duì)問題進(jìn)行快速、準(zhǔn)確,、細(xì)致推理的能力,，尤其在數(shù)據(jù)匱乏或僅有少量數(shù)據(jù)和抽象概念的情況下，這類方法便無能為力,。對(duì)此,，研究團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑，借鑒了朱松純教授（現(xiàn)任北京大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)）在上世紀(jì)90年代提出的最大最小熵思路,，這一方法最早應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的圖片生成模型,。受此經(jīng)典研究思路啟發(fā)，團(tuán)隊(duì)將問題形式化為易于求解的優(yōu)化問題,，并按照熵的思路將其描述為概率條件下的熵限制問題,，使模型在快速迭代后能取得滿意結(jié)果?！捌浜诵倪€是數(shù)據(jù)量和效率問題,。我們?cè)趪L試怎么在小量數(shù)據(jù)上，得到像人類這樣的性能表現(xiàn),。我們并不是說大數(shù)據(jù)效果不好,，而是它的成本太高……”該成果第一作者、北京通用人工智能研究院研究員張馳舉例說,，比如,，我們交給它平方差公式，它能學(xué)會(huì)立方差公式,，甚至四次方,、五次方,、六次方都可以學(xué)會(huì)，“可以自己做一些組合,、排列”,。據(jù)了解，該團(tuán)隊(duì)提出的這種超高效解決抽象推理問題的方法,，讓機(jī)器通過快速迭代和建模,，獲得了既容易得到又具可解釋性的問題解決模型。這也是首次由我國(guó)科學(xué)家獨(dú)立完成,，并在國(guó)內(nèi)實(shí)現(xiàn)的人工智能高水平研究成果,，凸顯了我國(guó)科研工作者在人工智能基礎(chǔ)理論研究和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)方面的創(chuàng)新能力和奮斗精神。（記者李政葳）來源：光明網(wǎng)
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