中新网 北京10月26日电 (记者 孙自法)人工智能(AI)能像人类一样思考吗？国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇计算机科学论文称，研究人员研发出一个具有类似人类系统泛化(systematic generalization)能力的神经网络，系统泛化能力是指学习新概念并将之与已有概念相结合的能力。

人类比机器更擅长综合泛化。如果一个人知道呼啦圈、杂耍和滑板的含义，他们就能理解将三者结合在一起的含义。这篇论文展示了机器如何提高这种能力并模拟人类行为(图片来自论文)。施普林格·自然 　供图

　　这项研究结果挑战了一个已存在35年的观点——即神经网络不是人脑的可行模型，因为它们缺乏系统泛化的能力。论文作者使用的方法或能用于开发行为上更像人类的人工智能系统。

利用综合性元学习让神经网络获得综合泛化能力的模型(图片来自论文)。施普林格·自然 　供图

　　该论文介绍，人类能学习新概念，如跳跃，并将之应用到其他情景中，如向后跳或跳过障碍物，这种将新老概念结合的能力也被称为系统泛化。1988年，研究人员提出人工网络缺少这种能力，所以不能作为人类认知的可靠模型。虽然神经网络在后来几十年里取得了重大进展，但仍很难证明其具有系统泛化的能力。

利用综合性元学习让神经网络获得综合泛化能力的模型(图片来自论文)。施普林格·自然 　供图

　　论文第一作者兼通讯作者、美国纽约大学Brenden Lake和西班牙庞培法布拉大学Marco Baroni合作，用证据表明神经网络能掌握与人类相似的系统泛化能力。他们使用一种元学习方法优化组织能力(按逻辑顺序组织概念的能力)，该系统能在动态变化的不同任务中学习，而不是只在静态数据集上优化(即之前的标准方法)。通过并行比较人类与神经网络，他们评估了系统泛化能力测试的结果，测试要求学习伪造词的意思，并推测这些词之间的语法关系。研究结果表明，该神经网络能掌握、有时甚至能超过类似人类的系统泛化能力。

人类与综合性元学习模型在同一个任务上的对比(图片来自论文)。施普林格·自然 　供图

　　论文作者总结认为，虽然元学习方法无法让该神经网络对训练之外的任务进行泛化，但他们的研究结果有助于今后开发出行为更像人类大脑的人工智能。(完)

【编辑:钱姣姣】

　　 中新社 北京10月31日电 (记者 杨程晨)有鉴于最新经济数据的向好，台湾社会近期对岛内今年第四季度及明年经济预测趋于积极。台经济学者刘大年10月31日对 中新社 记者表示，碍于全球性通胀的持续，叠加复杂的国际局势和地缘政治风险，短期的缓和迹象不足以对未来形势抱持乐观。

　　台当局“发展委员会”近日公布，台湾经济9月景气灯号结束了连续10个月的低迷指示，调为出现回升迹象的黄蓝灯，当月的出口灯号也转为趋好的绿灯。“发展委员会”有关负责人表示，景气回升趋势已确立，但震荡未完全排除。

　　国际货币基金组织(IMF)10月大幅下修台湾今年经济增速，从4月时预估的2.1%下调至0.8%，该数字远低于台当局对全年增速的判断。台湾中华经济研究院区域发展研究中心主任刘大年电话受访时说，台湾经济约从去年第四季度开始表现不佳。去年台湾GDP增速没有实现“保3”目标。

　　他分析，台湾多个机构在今年初定下的经济增长目标(2%以上)已很难实现，主因是出口呈现的全面衰退。

　　刘大年续指，将出口分为以半导体为主的电子产品和传统制造业产品两类，可以看到，今年半导体出口表现“不能算差”，台湾外贸对电子产业的依赖度仍高。出现严重衰退的集中在传统产业，这一产业又以从事制造业的台湾中小企业为主。

　　台湾当局经济事务主管部门近日称，近年ECFA(《海峡两岸经济合作框架协议》)早收清单商品占台湾出口比重逐渐下降，在国际去风险化趋势下，台商拓展世界市场、分散风险效果明显。刘大年对该论断持不同的看法，他尤其认为，不能忽视过去10多年来早收清单对传统产业、中小企业的积极影响。

　　ECFA生效实施以来至今年6月底，大陆在货物贸易领域给予台湾的关税优惠高达88亿美元。刘大年说，从事早收清单中500多项商品出口贸易的，以台湾的传统产业和中小企业为主。这些商品的出口额占台湾出口总额比例不如其他产品，其增幅更不如半导体产品，但不能仅凭数据妄断清单对台湾经济的重要性。

　　他补充，不能为了所谓分散市场和风险，而忽视传统产业和中小企业利益。台湾的出口表现不好，传统产业及中小企业面临的情势更为严峻。“本来有这样一个关税优惠的经贸协议，如果今后不能继续享受，这对于传统企业不是正面的事。”(完) 【编辑:田博群】