倪同学 84个月前 提问- 请问美国西北大学有什么新的科研吗？
- 84个月前回复
- 美国西北大学：研究计算机推理以及类比学习
概要
研究人员根据认知科学理论发明新的模型，允许计算机获得像人类推理和做出道德决定的能力。
结构映射引擎为实现计算机推理和向人类学习，包括解决道德两难提供可能。
Forbus和他的合作者利用认知科学理论，发明了一种模型，能让计算机获得像人类推理和做出道德决定的能力。这个模型称作结构映射引擎，可模拟解决难题，包括捕捉人类在解决道德两难问题时候，自然地利用类比解决问题。
Forbus，这位西北大学麦考密克学院电气工程和计算机科学的教授，说到，“关于如何像人类一样思考，类比是非常流行的说法”，“人类利用相关表述流畅地描述事情，解决难题，表示因果关系，衡量道德两难。”
此模型根本的原理是心理学家Dedre Gentner提出的类比相似结构映射理论，这个理论通常用来解释和预测很多心理现象，强调在连接存在和想法的相关表现中类比相似牵涉的比较，例如，钟表放在门上面，压力不同导致水的流动。
类比可以是复杂的（电子流动如同水一样），亦或是简单的（他的新手机和以前的那款很像）。先前的类比模型，包括结构映射引擎之前的版本，未能将人们倾向使用的表达增大规模。Forbus设计的新版本能够处理相关表达的规模和复杂性，用以视觉推理，解决课本难题和道德两难问题。
Gentner，这位西北大学的教授解释说，“联系能力是高阶认知的关键”，“虽然我们与少数其他物种共同拥有这样的能力，但是人类在利用联系表达和推理方面远远超过其他物种。”
在得到了海军研究办公室，先进国防研究项目机构，空军科学研究办公室的共同支持后，Forbus和Gentner的研究发表了在6月20号发表的认知科学杂志上，Andrew Lovett,在Gentner实验室工作的博士后，和Ronald Ferguson Forbus实验室的博士毕业生，同样撰写了论文。
与谷歌的阿尔法狗类似，许多人工智能系统依靠深度学习，这个过程中，计算机学习检验海量数据。与它作为比较，人类和基于结构认知引擎的系统，只需通过极少例子深度学习。例如，在做出道德判断的过程中，极少数的例子足以促使结构映射引擎学习做出决定，就像人们在心理测验中的所做的决定一样。
Forbus说，在新的情形下，机器会试图检索出重要信息，寻找到类似数据，最终做出相应决定。
结构映射引擎同样可以用来解决预修测验中的物理难题，为进一步表现结构映射引擎的适应性，它也用来模拟多种视觉难题-解决任务。
为鼓励在类比上的研究，Forbus的团队发布了结构映射引擎源代码和一个5000个例子的语料库，其中包括从解决视觉难题，课本难题，和解决道德两难问题提取的比较数据。
基于结构映射引擎系统解决的一系列任务，预示着类比可能会引领人工智能领域新的技术和对于人类认知更深的思考。举个例子，通过从多种文化中提取例子建立模型，将他们的道德信仰译成计算机编码，为社会科学领域提供新的工具。基于类比的人工智能技术会对安全，医疗和教育等一系列领域具有重大意义。
Forbus说到，“结构映射引擎已经利用在了教育软件领域，通过学生的答案与老师答案的比较，为学生提供反馈信息。但还有巨大潜能的辅助软件未被开发，利用类比帮助学生学习。”
摘要
类比在人类认知的现象中处于中心地位，是关于从视觉感受到概念改变的过程。据立思辰留学360了解，捕捉到其向心性需要，模型比较必须与其他过程相结合，处理模型任务所需要表现的大小和复杂性。本文描述了从1986年提出结构映射引擎，再到至今它的延伸，增加了它的工作范围。首先，我们重新审视了基础的结构映射运算程序，描述了其作为过程模型的心理证据，最后总结了它在刺激基于相似的检索和产生所发挥的作用。我们提出了结合到结构映射引擎的五项技术，使得它能够解决大规模的模型难题：A在多项式时间里，贪婪的归并迅速构造一种或是更多最好的匹配阐释。B因为新的信息回复或是从基础和目标中演变，递增的运行促使映射延伸，模拟场景随着时间推移而更新。C普适判断不同的模型，项目可能会暗示联配d结构性分析合理性判断类推推断模型方面e匹配过滤使得大规模任务模型向结构映射引擎传达约束条件，影响映射过程。我们通过发表研究的例子研究怎样结合它捕捉比以前更大范围的心理现象。
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