人工智能只看一次物体便可识别DeepMind的“单次学习”理念

谋略机算法通俗必要成千上万个例子才干学会一件事件，但谷歌DeepMind的商酌职员却找到一种绕过这一流程的步骤。

咱们无数人看过某个东西一两次后都能认出这种物体。但谋略机视觉识别和语音识别算法却必要成千上万个例子才谙习一种新的图形或单词。

谷歌DeepMind商酌职员现正在找到了一种新的步骤，他们对深度进修算法实行了极少安排，使之只需通过一个例子便可认出图像中的物体或其他东西——他们称之为“单次进修”。该团队针对大方增加了标签的图片以及手写字体和讲话对此实行了验证。

最好的算法确实或许牢靠地识别物体，但因为必要伟大的数据，因而特地消费时候和金钱。比方，念要让算法识别出道途上的汽车，就必要为其供给成千上万个例子才干正在无人驾驶汽车中告竣牢靠确实凿率。

但要采集如斯众的数据通俗并不本质——比方，不恐怕为了让一个呆板人正在一套不谙习的屋子里行走而为其供给长时候的进修机缘。

谷歌DeepMind商酌员奥里奥尔·温亚尔斯（Oriol Vinyals）正在深度进修体系中填充了一个追念组件。该团队运用一个名为ImageNet的象征图片数据库对该体系的本领实行了验证。

这套软件已经必要了解数百种图片，但往后却可能学会用一张照片识别新的物体。它素质上是通过了解图片中的奇异元从来结束识别义务的。这种算法只必要看逐一个例子，便可抵达近似于守旧深度进修体系确实凿率。

温亚尔斯称，要是或许急迅识别出一个新单词的意义，这项本领的用处便会获得鲜明展现。这对谷歌特地有效，是以该公司可能借此急迅进修某个新的摸索项的寄义。

之前也曾有人开采过单次进修体系，但通俗不兼容深度进修体系。“我以为这是一种很乐趣的步骤，它供给了一种簇新的办法对大范围的数据库实行单次进修。”韩邦进步科技学院大脑和呆板智能试验室主任Sang Wan Lee说，“这为人工智能社区做出了本领功勋，谋略机视觉商酌职员恐怕特地器重此事。”

但也有人对这项本领的用处提出质疑，到底它与人类的进修步骤存正在很大区别。比方，哈佛大学脑科学系副教师山姆·格什曼（Sam Gershman）外现，人类通俗是通过通晓一张图像的构成元从来进修的，这必要极少本质的学问或测试。比方，“赛格威恐怕看上去与自行车或摩托车大不类似，但它却可能操纵类似的零件。”

不外，格什曼和Sang Wan Lee都外现，呆板要正在进修本领上比拼人类已经要过程一段时候的起色。“咱们远远没有揭开人类单次进修的秘籍。”他说Sang Wan Lee说。

（著作来悛改浪科技，原题目《谷歌人工智能赢得新发扬：只看一次图片就能认得图中物体》，文/鼎宏）