一篇關於人工智慧（Artificial Intelligence）最新突破的論文近日登上了著名學術期刊《科學》的封面。三位分別來自紐約大學（New York University）、多倫多大學（University of Toronto）和麻省理工學院（MIT）的科學家開發出了一套能像人類一樣「學會」手寫文字的人工智慧程式。
科學家們只需要向這個電腦程式展示一種陌生文字的符號，並告知人類手寫文字時的筆畫順序等，讓它「學習」筆畫之間的統計關係，以及每一筆的最大變異程度。這一程式很快便能像人一樣寫出任意指定字符的不同手寫體，甚至還能自動創造出類似的符號。
如何證明它具有人工智慧呢？被譽為「電腦科學之父」的英國科學家圖靈（Alan Turing）於1950年提出著名的「圖靈測試」，機器若能表現出與人類無法區分的「智慧」則判定其能夠進行「思考」。上述三位科學家讓一組人類裁判對另外一些人和這個電腦程式寫出的字進行分辨，結果裁判的正確率僅為52%，與隨機挑選的結果相當，被認定為通過了圖靈測試。
測試結果表明，這個電腦程式推理出了人類寫字的規律，它除了能夠學會字的筆畫、結構等本質特徵，還能分辨出手寫產生的輕微變異這類非本質特徵。
「這篇論文最令人興奮的成果或許是能讓那些宣稱智慧型電腦系統的學習方式與人類完全不同的批評者閉嘴，因為他們的主要論據正是電腦不能從單個例子中形成概念。」多倫多大學及 Google 的人工智能科學家 Geoffrey Hinton表示。
人工智慧研究範疇中的機器學習（Machine Learning），是讓電腦對數據自動分析以獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的算法。傳統的機器學習方法，如深度學習（Deep Learning）等，需要大量的數據來進行訓練，而上述論文採用的「貝氏程序學習」（Bayesian Program Learning）方法則是使用推理算法來分析案例，能讓電腦程式對人類認知進行模擬。但三位科學家認為，這兩種方法在不同的案例中各有所長，若能進行混合，或許會有奇效。
人工智慧領域近來的迅速發展吸引了相關產業投入大量資金。以紛紛追求自動駕駛的汽車行業為例，豐田汽車（Toyota）在上個月宣布，在未來5年投資10億美元建立一個專注於人工智慧和機器人的公司，以幫助製造更加安全和智能的汽車。
而 Google、Facebook 和微軟（Microsoft）等科技業巨頭們也紛紛投入兵力組建實驗室，開展相關領域的研究。
Google 於上月開源了其第二代人工智慧算法庫“”TensorFlow，希望藉此加速人工智慧領域的發展，並能利用收到的反饋訊息來改進技術。微軟亞洲研究院也在隨後宣布將其分布式機器學習工具包DMTK開源。
比開源代碼更加「無私」的還有Tesla電動汽車和 SpaceX 創辦人馬斯克（Elon Musk）和網絡支付 Paypal 創辦人 Peter Thiel，他們聯合印度軟件巨頭 Infosys 和美國網商平台亞馬遜（Amazon），於近日共同承諾捐贈10億美元，用於研發專為人類服務的「開放式人工智能」（Open AI）科技。
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