阿基公尺德在泡澡的時候，發現了富力原理，也發現了如何計算王冠的體積。
這就是一種抽象推理能力。
對於智慧型你來說，這個能力是不可或缺的一環。對人工智慧也不例外。但是，神經網路的智慧型到底是有推理能力，還是僅靠膚淺的統計資料？
為了回答這個問題，deepmind想了乙個方法。
給ai搞了一套iq測試題。
例如，下面這個問題：請問右下角應該是哪個圖案？
基於觀察、推理能力，乙個智慧型體可以推斷出這個問題的答案。基於這樣的理念，deepmind構建了乙個問題生成器，涉及一組抽象因素，包括漸進之類的關係，以及顏色和大小等屬性。
雖然這個生成器使用了一組潛在因素，但仍然會產生大量獨特的問題。
接下來，通過約束生成器可用的因子或組合，就可以建立用於訓練和測試模型的不同問題集，看看模型究竟能「聰明」到什麼程度。
通過實驗，deepmind發現，當模型在測試中能夠正確推斷出任務背後的抽象概念時，就能產生良好的效能表現——iq測試正確率可達87%，否則的話，矇對答案的概率只有32%。
這份研究結果表明，想得出關於泛化的普遍結論可能是無益的。
參與測試的模型，表現良好與否取決於一系列因素，而幾乎在所有情況下，系統在需要推斷超出其經驗的輸入，或處理完全不熟悉的屬性時，表現不佳。
總之，這是乙個很有意思的方向。
很多人在看到這個研究時，都發出了interesting的評價~
如果你對這個研究感興趣，詳細的**在此：
measuring abstract reasoning in neural networks
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為了鼓勵大家繼續研究，deepmind還開源了資料集。
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