新算法让计算机学会横向思考
　　人工智能方法可以让计算机在视觉模式识别方面胜过人类。
　　如果有人给看你一个陌生字母表里的字母，再让你把它写到一张纸上，也许你能做到，但计算机却做不到——即使它有最先进的深度学习算法也不行。哪怕只是做一些基本的图片区分工作，机器学习系统也需要用大量的数据进行训练。
　　借助贝叶斯规划这个机器学习框架，计算机已离这一飞跃不远了。纽约大学、麻省理工学院和多伦多大学的研究者组成的团队证实，只需学习一个例子，使用了贝叶斯规划学习方法的计算机就能比人更好地识别和复写陌生的手写字符。
　　贝叶斯规划学习方法和深度学习有本质上的差别。深度学习粗略地模拟了人脑基本的模式识别能力。而贝叶斯规划学习的灵感来自人脑的另一种能力：推断出可以生成某种模式的一系列动作。这种机器学习方法既全能又高效。
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