这种新的人工智能软件只需看一个例子就可以像人一样精确识别出手写的文字。而目前最常见的机器学习算法使用一种叫做“深度学习”的技术，需要成千上万个手写文字的案例才可区分字母A和Z。
过去几年，计算机已变得越来越聪明，它们可以学习识别人的面部、理解演讲的内容甚至安全驾驶汽车。但是这种学习能力存在严重缺陷：即使是学习如何完成最简单的任务，它们也需要大量的数据。
而该团队使用了一种叫做“贝叶斯学习系统”的算法，这种算法可以使用虚拟的笔画为每个文字生成独特的系统。然后他们使用一种概率性编程技术将每个系统与文字匹配，或者为一个不熟悉的文字生成新的系统。这种系统并没有模仿儿童获得阅读和写作能力的过程，而是模仿成人的学习过程，也就是在已经知道如何去学习的基础上识别并书写新的文字。
为了测试这一系统的精确性，研究人员让人和软件同时在看到新的文字案例后书写出这个文字，然后让另一组人来判断哪些文字是人写的，哪些是机器人写的。他们发现只有不到25%的“裁判”能够发现二者的不同。
该团队表示，这一技术可被扩展到更加实际的应用中。例如，它能让计算机迅速学习如何识别并利用口语中的新词汇，也可让一个计算机去迅速识别新的物体。
纽约大学认知科学家盖瑞·马库斯认为，这一研究代表着人工智能技术的新方向，因为在很多情况下，并没有足够的数据供计算机去学习。马库斯认为，语言将成为这类系统的“杀手级”应用。“当人工智能真的可以理解语言时，机器人在说话时就会有真正的音调变化。”马库斯强调，“到那时它们将并不仅仅是进行普通的语言转化工作，而是真的理解了你的意思。”
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