自由撰稿人马修？哈森在“华尔街日报”上发表了一篇专题文章。科学概述让计算机学习和思考更像人类的进展。在他的文章中，他提出了许多问题需要解决，机器才能学会用人们的思维方式思考。他认为，从根本上讲，这将需要弄清楚如何让计算机通过尝试和错误以及与本能相对应的成熟特性来学习。
正如哈森所指出的那样，基于网络的深度学习系统已经取得了非凡的成就，比如在非常困难的游戏中击败人类，或者学习翻转汉堡包。但他们仍然缺乏将所学知识应用于新的和不同的环境的能力。能打败最好的象棋机器人人当被要求和孩子玩棋子游戏时，世界上的玩家仍然会输。他们也缺乏常识。作为一个简单的例子，Hutson引用了一个机器人巴特勒从橱柜里拿出一只红色杯子-如果柜子里没有红色杯子，它该怎么做？相反，橱柜里摆满了其他颜色的杯子和红色的盘子。人类很可能会选择另一种颜色的杯子，而不是部分符合要求的红色盘子，因为她会理解所需对象的预期用途。但是我们怎么让机器人来做呢？
为了让机器人能够更好地处理现实世界，随机场景很可能包括让它们学习人类或其他动物的学习方式。这可能需要回到最初的设计-人脑。他建议像纽约大学的加里·马库斯这样的研究人员是关键的开发人员。马库斯是一位发展认知科学家，他参与了旨在研究人类如何从出生开始学习的研究。哈特森认为，像马库斯这样的研究人员正在寻找人类和其他动物具有本能行为的方法。事实上，马库斯已经想出了一份人类本能的清单，他认为，在计算机了解因果关系和评估成本效益情况之前，它们需要被放入电脑中。
哈森注意到计算机科学家们正在研究这样的新想法，他列举了一些公司，比如加州的维卡公司(Vicyle)和英格兰的DeepMind公司，这些公司都在努力尝试实施这些想法。他还列举了麻省理工学院(MIT)和新南威尔士大学(UniversityofNew南威尔士)等地正在进行的研究工作。在这些地方，团队正在努力研究人脑是如何工作的，以及机器如何以同样的方式工作。
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