Google DeepMind團隊人工智慧系統 能打贏圍棋與電競高手 卻通不過高中數學考試

2019.04.13 11:15AM
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是DeepMind團隊打造的人工智慧系統 無法順利通過高中數學考試這篇文章的首圖

DeepMind能利用已知數值進行分析、整理,同時加以組合創造全新結果,但相比大腦仍缺乏評估猜測、直覺想像等思考模式,因此一旦超出系統推論、創造範圍之外,系統就會出現判斷有誤情形。

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雖然過去曾經以AlphaGo系統分別擊敗韓國棋王李世乭,以及中國棋王柯潔,同時也在《星海爭霸2》項目藉由AlphaZero系統以5:0結果擊敗職業電競選手,但DeepMind團隊的人工智慧系統卻依然無法順利通過高中數學考試。

根據DeepMind團隊同時於美國紐約康乃爾大學公開研究報告顯示,旗下藉由包含基本算式、幾何、概率、測量與微積分在內的高中程度數學題目,測試旗下分析神經網路系統建置的人工智慧系統數理能力。結果發現在40題的測試中,僅正確回答14題,其中有不少比例是因為「看不懂」題目而無法作答,但也有部分題目出現計算錯誤現象。

從計算結果顯示,DeepMind團隊推測在此項測試中使用的人工智慧系統可以順利判斷計算次數n值在6以下的數值,因此在諸如「1+1+1+1+1+1+1」等同一數字相加次數超過7次以上情況,系統會自動判斷此數值有誤,但在計算次數n值更高情況下,系統又會出現正確計算情況,顯示在介於特定數值情況下會造成系統誤判,而DeepMind團隊在此測試結果中尚未釐清系統在分析判斷時所採用依據。

不過,DeepMind團隊所採用人工智慧系統在此次測試中對於長串數字中進行位值比對,亦即針對數字大小比對的處理表現就相當精準,甚至可以做到小數點四捨五入。

目前DeepMind團隊主要藉由卷積神經網路與遞迴神經網路模型模擬人類大腦判斷情境,並且用於比對、推論、加強學習等情境,因此能利用已知數值進行分析、整理,同時加以組合創造全新結果,但相比大腦仍缺乏評估猜測、直覺想像等思考模式,因此一旦超出系統推論、創造範圍之外,系統就會出現判斷有誤情形。

而這也不代表人工智慧系統仍無法順利用於數理推論等應用模式,只是需要更多時間進行學習訓練,讓系統累積一定經驗之後才能有更好的表現。

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