朴素人工智能
人工智能
2020-09-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在认知科学中，通常区分晶体智力（利用通过过往学习或经验获得的知识的能力）与流体智力（不依赖先验知识解决新问题的能力）。借助这一关于两类智力的认知区分，经过广泛训练的下棋或围棋深度网络展现的是晶体智力而非流体智力。在人类中，流体智力通常通过智力测验进行研究与量化。先前研究表明深度网络能够解决某些形式的智力测验，但仅能在大量训练之后。本文提出一种无需任何先验训练即可解决智力测验的计算模型。该能力基于持续归纳推理，并由深度无监督潜变量预测网络实现。我们的工作展示了深度网络的潜在流体智力。最后，我们提出本方法背后的计算原理可用于在认知科学中建模流体智力。
引用
@article{arxiv.2009.02185,
title = {Naive Artificial Intelligence},
author = {Tomer Barak and Yehonatan Avidan and Yonatan Loewenstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02185},
year = {2020}
}