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下一波人工智能更接近自主人工智能
为了创造能够像人一样“思考”的人工智能，研究人员开发了一种新的机器学习算法，该算法无需人工指导即可发现数据中的模式。该算法称为扭矩聚类，可以高效、自主地分析大量数据。它可用于检测疾病模式、发现欺诈行为或了解 [...]
来源:宇宙杂志为了创造能够像人一样“思考”的人工智能，研究人员开发了一种新的机器学习算法，可以在没有人类指导的情况下发现数据中的模式。
机器学习这种名为扭矩聚类的算法可以高效、自主地分析大量数据。
如果将其用于医学、金融和心理学等领域，它可用于检测疾病模式、发现欺诈行为或了解行为。开源代码已向研究人员开放。
据澳大利亚悉尼科技大学 (UTS) 杰出教授、详细介绍该方法的论文合著者 Chin-Teng Lin 称，几乎所有当前的人工智能技术都依赖于“监督学习”。
论文“这是一种人工智能训练方法，需要人类使用预定义的类别或值标记大量数据，以便人工智能能够做出预测并发现关系，”他解释说。
但监督学习有许多局限性。
“标记数据成本高昂、耗时，而且对于复杂或大规模任务来说通常不切实际，”Lin 解释说。
无监督学习适用于未标记的数据。
无监督学习“在自然界中，动物通过观察、探索和与环境互动来学习，无需明确的指示，”林说。
“下一波人工智能浪潮‘无监督学习’旨在模仿这种方法。”