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  • Google AI 系统 DeepMind 高中数学考试不及格

    来源:www.honkerbase.com 发布时间:2019-10-12

    Google的DeepMind团队允许AI系统接受高级数学测试,在40个问题中仅产生14个问题,甚至“1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1”也是错误的。很难相信谷歌人工智能系统可以击败人类世界象棋王,但它无法通过高中数学考试。

    (imgsource/pixabay)

    上周,谷歌的DeepMind团队发布了一份名为《分析神经模型的数学推理能力》的研究报告。在这项研究中,DeepMind团队要求AI系统接受数学测试,包括算术,几何,概率,测量和微积分。问题是40个问题,困难在于英国的高中数学水平。

    结果尽管DeepMind在某些主题上表现良好,但遇到诸如文本,加法,减法,乘法和除法,函数等问题时,它无法回答,因为它无法理解问题。最后,在40个问题中,人工智能系统只回答了14个问题并获得了“E”分数,这意味着失败了。

    其中一个主题是“1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1”,即使学生知道答案是7,但DeepMind已经回答了6.

    研究人员解释说,DeepMind神经模型可以计算出现次数(n)少于6次,但如果n=7,则不会出现。当AI多次遇到相同的数字时,它会认为输入值是错误的。奇怪的是,当涉及更长时间的添加时,可以弄清楚DeepMind。研究人员承认,仍然没有很好的解释,但AI神经网络很可能会持续关注每个问题,并做出正确的答案。

    此外,当研究人员要求DeepMind在一长串数字中找到“位置值”时,它会没问题,因为它可以按数字排序,小数可以四舍五入。

    研究人员表示,人类智能优于神经模型,能够推理事物。推理是一个复杂的,多方面的演示。在回答问题时,人类大脑使用各种认知能力,包括分类符号(如区分数字,加,减,乘和划分符号,单词,变量),计划(如找到正确的函数顺序),计算,并使用工作记忆。要存储中间值,您还应该使用您学习的规则或定理。相反,使用卷积和递归神经网络开发的DeepMind在模式对齐,机器翻译和强化学习方面表现优异,但远没有人类大脑那么灵活。他们无法在现有经验的环境之外推断出事物,他们甚至更不能处理有意写的信息。

    目前,AI可能不是数学老师,但它已经非常强大。 DeepMind的AlphaGo相继击败了人类围棋冠军李时珍和柯杰。去年12月,DeepMind的AlphaZero在星际争霸II测试中以5-0的胜利赢得了世界顶级职业选手。此外,自学绘画和创作音乐也难以进行人工智能。

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