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超级马里奥能拯救人工智能吗?

文/《纽约客》
2013年4月26日
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人类的认知能力在记忆、逻辑和算术能力方面是有限的，但大脑的灵活性让人们能够处理那些让计算机不知所措的任务。例如，超级计算机可以被设计成掌握一种单一的游戏，如国际象棋，但计算机不能轻易地学习新游戏——这是一项连儿童都擅长的技能。

然而，Thomas Walter Murphy VII在本月初推出了一款无需任何专业知识就能学习多款游戏的程序。该程序可在网上使用，它击败了《超级马里奥兄弟》(Super Mario Brothers)等任天堂原创游戏，学习技巧，尝试策略。

与所有的人工智能(AI)一样，该程序很难扩大规模，在这种情况下，它难以扩大到更复杂的游戏。研究人员想知道，人工智能系统是否可以在学习新任务方面接近人类的灵活性，目前的研究重点是使用大数据来模仿知道如何完成任务的人类。然而，当模拟不是一种选择时，大数据就会崩溃，而现实世界的情况往往是微妙而开放的。

作者Douglas Hoftstadter和Emmanuel Sander表示，让人工智能更灵活的一种方法是研究人类的类比天赋。他们指出，人们可以将第一人称射击游戏的知识应用到类似的游戏中，而计算机将把每一款游戏都视为全新的游戏。

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