近日，日本研究人员发布了一款取名为To-Robo的人工智能软件测试结果。在答案标准化中考英语试卷时，To-Robo得了95分，击败日本高中生的平均分93.1分。在人们为它的学霸本色感慨的时候，不已不会联想起《哆啦A梦》里面的那款电脑铅笔，怎么会动画片要变为现实了吗？ 机器人享有自学能力 这项取名为机器人录东大的研究项目由富士通实验室与日本国立科技研究所于2011年联合推出，目的创办一款可自律考试并通过东京大学入学考试的机器人，又名人造大脑科研工作。
据报导，解题机器人今年共计参与了英语、国语、数学等5个科目的模拟考。To-Robo无法像人一样读者试卷，试题必须由研究人员转化成为软件能辨识的数据。研究人员输出题目后，由机器人投票决定适合的选项。结果在作为文科试题成绩标准的7科目（评分900分）中获得了386分，标准分成47分，在4所国立大学和472所私立大学取得A级判断。
最重要的是，这款解题机器人比起之前的实验来说，在成绩下有了较小提升，特别是在在英语方面，标准分较去年提升近10分。这归功于它的自学能力，这个能力跟我们的大脑很像，技术基础就是神经网络算法。山东大学(微博招生办)计算机科学与技术学院博士朱国卿说道。 除了初中仿真试题，今年机器人还挑战了东京大学的数学模拟试题，但成绩不及去年，标准分成55分左右，获得的评语是擅长于的领域偏低，必须解决不擅长于的领域。
这个机器人就是通过自学以前的考试，通过神经网络算法，将以前的考试题目与试题之间创建一种非线性联系。当必须考试的时候将题目作为这种非线性联系的输出，而输入就是题目的答案。朱国卿说道。 据她讲解，其自学的过程就是大大扩展数据库，数据库越大，考试成绩就越好，不时地搜寻数据，也就是我们说道的先验自学。
仿真人类形象思维方式 思维学普遍认为，人类大脑的思维分成抽象化（逻辑）思维、形象（直观）思维和启发（证悟）思维三种基本方式。解题机器人所依赖的网络神经算法就是仿真人思维的第二种方式。
朱国卿说道。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则展开推理小说的过程。它再行将信息转化成概念，后用符号回应，然后，根据符号运算按串行模式展开逻辑推理。
这一过程可以写串行的指令，让计算机继续执行。而直观性的思维是将分布式存储的信息综合一起，结果是忽然间产生点子或解决问题的办法。
要想要使这个解题机器人确实具备自学的能力，关键的就是修建一个人工神经网络。朱国卿说道。
人工神经网络是由大量非常简单的基本元件神经元互相连接起来而出的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元人组产生的系统不道德却非常复杂。
人工神经网络体现了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的细致叙述，只是某种仿效、修改和抽象化。 据朱国卿讲解，与数字计算机较为，人工神经网络在包含原理和功能特点等方面更为相似人脑，它不是按等价的程序一步一步地继续执行运算，而是需要自身适应环境、总结规律、已完成某种运算、辨识或掌控过程。人工神经网络首先要以一定的自学准则展开自学，然后才能工作。
一般说来，网络中所不含的神经元个数就越多，它能记忆、辨识的模式也就越少。 人工神经网络也具备可行性的自适应与自的组织能力。
一般来说，它的自学训练方式分成两种，一种是有监督自学或称有导师自学，这时利用等价的样本标准展开分类或仿效；另一种是无监督自学或称之为无导师自学，这时，只规定自学方式或某些规则，明确的自学内容随系统所处环境（即输出信号情况）而异，系统可以自动找到环境特征和规律性，具备更加近似于人脑的功能。
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