《科学》封面论文作者力作：搭建像人一样思考和学习的机器摘要
最近在人工智能方面的进展重新激起了人们对于搭建像人类一样学习和思考的机器的兴趣。许多进展都来自于在物体识别、视频游戏、桌面游戏之类的任务中运用深度神经网络训练的端到端系统，这让系统在某些方面的表现达到了与人类相似、甚至超过人类的水平。尽管这些系统是基于生物学上的启示而搭建的、也取得了不错的表现，但是它们与人类智力在一些重要的方面仍然是有所区别的。除了目前工程方面在机器学习什么与机器如何学习这两个问题上的趋势之外，真正的像人类一样学习和思考的机器还可以做到什么样的地步？我们回顾了认知科学中与此有关的一些进展并
提出，这些机器应该
为世界建立支持解释与理解的因果模型，而不仅仅是解决模式识别问题；
基于物理学和心理学中的直觉性理论，学习之后能支持并拓展学习到的知识；
利用组合性（compositionality）与学习如何学习的方法（learning-to-learn）来快速获取知识、快速将知识泛化到新的任务与情境中。
将神经网络近期的进展与更为结构化的认知模型相结合，我们提出了通往这些目标的切实挑战与充满希望的途径。
1. 简介
人工智能一直以来都是繁荣