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（中央社匹茲堡24日綜合外電報導）電腦聰明到下棋一把罩，足可擊敗棋奕冠軍，卻也可能毫無常識，誤將犀牛當羚羊。科學家透過照片聯想法特訓大型電腦，要讓它們不僅有知識，更有做決策的常識。

美聯社今天報導，卡內基美隆大學「永不終結的影像學習」（Never Ending Image Learning, NEIL）系統，7月中開始每天24小時、每週7天不間斷地搜尋網路，瀏覽數百萬張照片，自行判定照片涵意與影像之間的關連。這是希望電腦重新創造我們所說的「常識」，也就是人不用靠特別教導，就能學到的能力。

長久以來，科學家希望電腦能運用某種形式的常識自我思考，而卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）的系統，就是電腦界找到這個渴求以久的「聖杯」（Holy Grail）的新方法。

「永不終結的影像學習」運用最先進的電腦視覺技術，分析及辨識照片的形狀和色彩；而現在也逐漸能夠找出物件彼此之間的關連。比方說，電腦知道斑馬常現身大草原；老虎則有點像斑馬等等。

短短4個月，系統的200個處理器辨識了1500個物體與1200個場景，並將這些點與點連結，做出2500個聯想。

系統有一部分聯想並不正確，諸如「犀牛可能是某種羚羊」之類。有些聯想則顯得怪異，比方說「監獄裡可能看到演員」、「新聞主播可能看起來像（美國總統）歐巴馬」等等。

美隆大學機器人研究所（Carnegie Mellon Robotics Institute）教授古普塔（Abhinav Gupta）指出，讓電腦自己聯想，比起設計程式，讓超級電腦能將一件事做得很好或是很快，是一種截然不同的挑戰。

譬如，美隆大學研究人員1985年發明電腦下棋程式，12年後，電腦已能在比賽中，擊敗世界棋王卡斯帕洛夫（Garry Kasparov）。

NEIL計畫由Google以及美國國防部海軍研究辦公室（Office of Naval Research）共同贊助，雙方都未透露贊助的原因。然而，從一些跡象不難看出端倪。

海軍研究辦公室網站指出，「現今的戰爭場域遠比過去複雜」，「取得資訊納入決策系統的速度也在加快，只是有能力將資料轉換成可執行情報的人員，卻是愈來愈少」。

換言之，電腦有可能在未來的戰爭中參與一些決策。

研究人員為「永不終結的影像學習」所訂的箴言是，「我爬行，我看見，我學習」（I Crawl, I See, I Learn），希望能讓這套系統永久運作下去，也就是說，電腦可能愈變愈聰明，但也可能不會。（譯者：中央社鄭詩韻）1021125