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机器可以通过简单的观察来学习
谢菲尔德大学开发的一种称为图灵学习的新型机器学习技术允许机器模拟自然或人工系统。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）谢菲尔德大学开发的一种称为图灵学习的新型机器学习技术允许机器模拟自然或人工系统。
在图灵学习过程中，机器优化所研究系统的模型。机器只是观察系统，而不被告知要寻找什么。这克服了传统机器学习方法根据预定义的相似性度量优化模型的局限性。对于涉及许多机器人的复杂系统，确定有用的措施可能具有挑战性。此外，不适当的测量可能无法有效区分好模型和坏模型，甚至可能使学习过程产生偏差。
图灵学习基于计算机科学创新者艾伦·图灵的工作，他提出了一项测试，要求机器在某些方面的行为与人类没有区别。在这个测试中，面试官与另一个房间的两名测试玩家交换信息。其中一个是人，另一个是机器。采访者必须找出这两个玩家中哪一个是人类。如果他做不到这一点，那么机器就通过了测试，与人的智力水平相匹配。
当行为不易通过测量来表征时，图灵学习非常有用，使其适用于广泛的应用。图灵学习还可用于检测鱼群和蜂群等动物群的运动。这可以更好地了解影响这些动物行为的因素，并最终为保护它们的政策提供依据。