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AI科技示意圖。（歐新社）
〔編譯陳成良／綜合報導〕美國麻省理工學院（MIT）的科學家開發一種新方法，可以讓人工智慧（AI）系統像人類一樣進行複雜的推理，這項突破性的研究將大幅提升 AI 在編程、策略規劃和機器人領域的能力。
現今的 AI 系統，例如 ChatGPT 和 Claude 3 Opus，雖然在處理和生成文本方面表現出色，但它們缺乏像人類一樣理解上下文的能力，也難以完成需要推理的任務。
據《生活科學》（LiveScience）網站5月13日報導，為了突破這個瓶頸，MIT 的研究團隊建立了3個自然語言「抽象化」的資料庫，就像一本本 AI 的「百科全書」，幫助 AI 系統進一步理解上下文，並做出更像人類的反應。
據報導，這些資料庫分別是：
●LILO（從語言觀察中進行程式庫歸納）： 可以用來合成、壓縮和記錄電腦程式碼，讓 AI 系統更像人類軟體工程師一樣，理解程式碼的含義和邏輯。
●Ada（行動領域習得）： 以英國數學家愛達·勒芙蕾絲（Ada Lovelace）命名，可以幫助 AI 系統進行連續決策，例如規劃做早餐的步驟，或是在虛擬環境中執行複雜的任務。
●LGA（語言引導抽象化）： 幫助機器人更能理解環境，並規劃它們的行動，就像人類一樣，可以從複雜的環境中提取關鍵訊息，做出更有效的決策。
報導中提到，這3個資料庫都使用了「神經符號」方法，這是一種結合了神經網路和符號邏輯的AI架構。神經網路模擬人類大腦的結構，擅長學習和處理大量的數據，而符號邏輯則擅長推理和解決問題。
研究團隊將這3個資料庫與AI系統結合，進行了一系列測試。結果顯示，AI系統在程式編寫、策略規劃和機器人控制等方面都有顯著的提升。例如，結合 Ada 資料庫的 GPT-4，在廚房模擬和遊戲任務中的表現，就超越了目前的AI決策基準「程式碼即策略」（Code as Policies）。
研究人員相信，像 LILO、Ada和LGA這樣的「神經符號」架構，將為更加人性化的 AI 模型掃除障礙，賦予它們解決問題的能力，並讓它們更有效地與環境互動。
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