日本人工智能軟件“學霸”成績可考東京大學

近日，日本研究人員公布了一款名為To-Robo的人工智能軟件測試結果。在解答標準化高考英語試卷時，To-Robo得了95分，打敗日本高中生的平均分93.1分。

這項名為“機器人考東大”的研究項目由富士通實驗室與日本國立科技研究所于2011年聯合推出，旨在創立一款可自主考試并通過東京大學入學考試的機器人，又名“人造大腦”科研工作。

據報道，解題機器人今年共參加了英語、國語、數學等5個科目的模擬考。To-Robo不能像人一樣閱讀試卷，試題需要由研究人員轉化為軟件能識別的數據。研究人員輸入題目后，由機器人選出合適的選項。結果在作為文科考生成績標準的7科目（滿分900分）中得到了386分，標準分為47分，在4所國立大學和472所私立大學獲得“A”級判定。

最重要的是，這款解題機器人相比之前的實驗來說，在成績上有了較大提高，尤其在英語方面，標準分較去年提高近10分。“這得益于它的學習能力，這個能力跟我們的大腦很像，技術基礎就是神經網絡算法。”山東大學計算機科學與技術學院博士朱國卿說。

除了統考模擬試題，今年機器人還挑戰了東京大學的數學模擬試題，但成績不及去年，標準分為55分左右，得到的評語是“擅長的領域偏少，需要克服不擅長的領域”。

“這個機器人就是通過學習以前的考試，通過神經網絡算法，將以前的考試題目與試題之間建立一種非線性聯系。當需要考試的時候將題目作為這種非線性聯系的輸入，而輸出就是題目的答案?！敝靽湔f。

據她介紹，其學習的過程就是不斷擴充數據庫，數據庫越大，考試成績越好，“不停地搜索數據，也就是我們說的先驗學習?！?/p>

據朱國卿介紹，與數字計算機比較，人工神經網絡在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執行運算，而是能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或控制過程。人工神經網絡首先要以一定的學習準則進行學習，然后才能工作。一般說來，網絡中所含的神經元個數越多，它能記憶、識別的模式也就越多。

人工神經網絡也具有初步的自適應與自組織能力。通常，它的學習訓練方式分為兩種，一種是有監督學習或稱有導師學習，這時利用給定的樣本標準進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，具體的學習內容隨系統所處環境（即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特征和規律性，具有更近似人腦的功能。

來源：《南方日報》