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Google DeepMind团队人工智能系统 能打赢围棋与电竞高手 却通不过高中数学考试

DeepMind能利用已知数值进行分析、整理,同时加以组合创造全新结果,但相比大脑仍缺乏评估猜测、直觉想像等思考模式,因此一旦超出系统推论、创造范围之外,系统就会出现判断有误情形。

首图

虽然过去曾经以AlphaGo系统分别击败韩国棋王李世乭,以及中国棋王柯洁,同时也在《星海争霸2》项目藉由AlphaZero系统以5:0结果击败职业电竞选手,但DeepMind团队的人工智能系统却依然无法顺利通过高中数学考试。

根据DeepMind团队同时于美国纽约康乃尔大学公开的研究报告显示,旗下藉由包含基本算式、几何、概率、测量与微积分在内的高中程度数学题目,测试旗下分析神经网络系统建置的人工智能系统数理能力。结果发现在40题的测试中,仅正确回答14题,其中有不少比例是因为「看不懂」题目而无法作答,但也有部分题目出现计算错误现象。

从计算结果显示,DeepMind团队推测在此项测试中使用的人工智能系统可以顺利判断计算次数n值在6以下的数值,因此在诸如「1+1+1+1+1+1+1」等同一数字相加次数超过7次以上情况,系统会自动判断此数值有误,但在计算次数n值更高情况下,系统又会出现正确计算情况,显示在介于特定数值情况下会造成系统误判,而DeepMind团队在此测试结果中尚未厘清系统在分析判断时所采用依据。

不过,DeepMind团队所采用人工智能系统在此次测试中对于长串数字中进行位值比对,亦即针对数字大小比对的处理表现就相当精准,甚至可以做到小数点四舍五入。

目前DeepMind团队主要藉由卷积神经网络与递回神经网络模型模拟人类大脑判断情境,并且用于比对、推论、加强学习等情境,因此能利用已知数值进行分析、整理,同时加以组合创造全新结果,但相比大脑仍缺乏评估猜测、直觉想像等思考模式,因此一旦超出系统推论、创造范围之外,系统就会出现判断有误情形。

而这也不代表人工智能系统仍无法顺利用于数理推论等应用模式,只是需要更多时间进行学习训练,让系统累积一定经验之后才能有更好的表现。

是DeepMind团队打造的人工智能系统 无法顺利通过高中数学考试这篇文章的第3图

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