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本周，來自谷歌的AI研究人員發表了一項研究，他們試圖訓練神經網絡來解決算術、代數和微積分中的基本問題 。一個高中生通常會遇到的問題 。
但神經網絡運行得不太好 。除了錯誤地推測6作為上述問題的答案外，神經網絡在標準測試中只得到了40個問題中的14個 。

研究人員指出，這相當于英國學校系統中16歲學生的E級成績 。
基本上，在這一點上，AI正在經歷一段艱難的時間 ， 真正學習任何基本的數學 。
這篇題為“分析神經模型的數學推理能力”的論文被創建為一個基準測試集 ， 其他人可以在此基礎上構建 ， 以便開辟用于數學學習的神經網絡 ， 類似于Image Net是如何創建作為圖像識別基準測試的 。


【人工智能不是學生DeepMind高中數學差點不及格】這篇論文由大衛·薩克斯頓、愛德華·格雷芬斯特特、費利克斯·希爾和普什梅特·科利撰寫，張貼在ARXiv預印服務器上 。(另見審查人員關于開放審查的評論)
作者引用紐約大學神經網絡評論家加里·馬庫斯(Gary Marcus)的話 ， 提到了著名的神經網絡的“脆性”，并主張研究為什么人類能夠更好地進行“關于物體和實體的離散組合推理，這是“代數概括” 。

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