原标题：日本人工智能软件“学霸”成绩可考东京大学

近日，日本研究人员公布了一款名为To-Robo的人工智能软件测试结果。在解答标准化高考英语试卷时，To-Robo得了95分，打败日本高中生的平均分93.1分。在人们为它的学霸本色感叹的时候，不禁会联想起《哆啦A梦》里面的那款“电脑铅笔”，难道动画片要变成现实了吗？

机器人拥有学习能力

这项名为“机器人考东大”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，旨在创立一款可自主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。

据报道，解题机器人今年共参加了英语、国语、数学等5个科目的模拟考。To-Robo不能像人一样阅读试卷，试题需要由研究人员转化为软件能识别的数据。研究人员输入题目后，由机器人选出合适的选项。结果在作为文科考生成绩标准的7科目(满分900分)中得到了386分，标准分为47分，在4所国立大学和472所私立大学获得“A”级判定。

最重要的是，这款解题机器人相比之前的实验来说，在成绩上有了较大提高，尤其在英语方面，标准分较去年提高近10分。“这得益于它的学习能力，这个能力跟我们的大脑很像，技术基础就是神经网络算法。”山东大学计算机科学与技术学院博士朱国卿说。

除了统考模拟试题，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，标准分为55分左右，得到的评语是“擅长的领域偏少，需要克服不擅长的领域”。

“这个机器人就是通过学习以前的考试，通过神经网络算法，将以前的考试题目与试题之间建立一种非线性联系。当需要考试的时候将题目作为这种非线性联系的输入，而输出就是题目的答案。”朱国卿说。

据她介绍，其学习的过程就是不断扩充数据库，数据库越大，考试成绩越好，“不停地搜索数据，也就是我们说的先验学习”。

模拟人类形象思维方式

思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。“解题机器人所依靠的网络神经算法就是模拟人思维的第二种方式。”朱国卿说。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程。它先将信息转化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。而直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

“要想使这个解题机器人真正具有学习的能力，关键的就是建造一个人工神经网络。”朱国卿说。

人工神经网络是由大量简单的基本元件——神经元相互联接而成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，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。

据朱国卿介绍，与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或控制过程。人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，它能记忆、识别的模式也就越多。

人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。通常，它的学习训练方式分为两种，一种是有监督学习或称有导师学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，具体的学习内容随系统所处环境(即输入信号情况)而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。（记者王腾腾）