麻省理工學院(MIT)、紐約大學及多倫多大學研究人員聯(lián)合設計一套貝氏程式學習演算法，研發(fā)出一套電腦系統(tǒng)，宣稱具備人類學習及創(chuàng)造的能力，而且創(chuàng)作結(jié)果已經(jīng)和人類不相上下。他們試圖縮小電腦和人類學習能力的差距。該演算法可將一個概念轉(zhuǎn)化為簡單的電腦程式，并能依據(jù)單一范例進一步學習并產(chǎn)生相近概念的事物，例如電腦先學習拉丁字母，之后它就能學習類似的希臘字母。
電腦“學習”的方式和人類有著顯著不同。在現(xiàn)有機器學習技術(shù)下，電腦必須被喂以大量，可能是數(shù)百或上千個訓練范例，才能“學習”新的概念，但人類往往只需幾個例子就能很快應用到別的事物上。人類也能從概念學習，再推衍并創(chuàng)造出新的范例。
MIT大腦及認知科學教授Josh Tenenbaum、紐約大學博士后研究生Brenden Lake及多倫多大學電腦科學副教授Ruslan Salakhutdinov聯(lián)合設計一套貝氏程式學習(Bayesian Program Learning BPL)演算法，企圖縮小電腦和人類學習能力的差距。這套演算法可將一個概念轉(zhuǎn)化為簡單的電腦程式，并能依據(jù)單一范例進一步學習并產(chǎn)生相近概念的事物，例如電腦先學習拉丁字母，之后它就能學習類似的希臘字母。
研究人員運用50種少數(shù)語言，包括梵文、藏文、格拉哥里字母(Glagolitic)及印度的古吉拉特(Gujarati)文里1600多個手寫字體來訓練這套電腦模型，并指示電腦創(chuàng)造新的范例。最后，在一項測試中，研究人員要求人類測試員來判斷，哪些是人類創(chuàng)造的新范例，哪些是電腦造出的新范例。結(jié)果顯示，不到25%的人類測試員無法有效判斷兩者的差別。
根據(jù)著名的圖靈測試，判斷機器是否能夠思考，可測試機器能否表現(xiàn)與人等價或無法區(qū)分的智能。因而研究人員總結(jié)出，他們制造出的電腦模型已經(jīng)通過了一定形式的圖靈測試。
“我們研究顯示，此類方法在一次性的分類學習上，已獲得與人類等級的精準度，并在創(chuàng)造能力上，在視覺圖靈測試中騙過了大部份測試員。”
不過也有人不以為然。華盛頓大學教授Oren Etzioni指出，這項研究并不算通過圖靈測試，頂多是計算機在乘法運算上擊敗人類，具有學術(shù)研究上的貢獻。
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