当今的人工智能系统可以在象棋、围棋或德州扑克等复杂的游戏中击败人类冠军.在飞行模拟器中,它们可以击落顶级战斗机飞行员.它们正在以更精确的手术缝合技术和更精准的癌症诊断能力超越人类医生.但在某些情况下,3岁孩子却可以轻松击败世界上最好的人工智能:当竞赛涉及某种普通到人们根本没有意识到的学习过程时.●当哈佛大学神经学家、人工智能专家大卫 ?考克斯(David Cox)3岁的女儿在自然历史博物馆看到一副长腿骨架,并指着它说“骆驼!”时,这位自豪的父亲心中突然出现了上述想法.她唯一一次见到骆驼还是在几个月前,当时考克斯给她看了一本画册中的一只卡通骆驼.●人工智能研究人员把这种基于单一例子识别对象的能力称为“一次性学习”(one-shot learning),而且他们非常羡慕幼儿的这种能力.而今天的人工智能系统则以完全不同的方式获取智能.通常情况下,在深度学习的自主训练方法中,程序被给予大量数据,以从中得出结论.要训练一个人工智能骆驼探测器,系统会载入成千上万张骆驼图像——卡通图片、解剖图片、单峰和双峰不同品种骆驼照片,这些照片都会被标记为“骆驼”.人工智能还会接收其他成千上万张被标记为“不是骆驼”的图像.一旦系统消化了这些数据并能确定骆驼的特点,就会成为一个出色的骆驼检测器.但考克斯的女儿此时早已开始关注长颈鹿和鸭嘴兽了.