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更新时间: 2023-05-30
一种新型的人工智能 (AI) 机器学习在 2021 年 2 月初举行的第 35 届 AAAI 人工智能会议上亮相。 麻省理工学院 (MIT) 和奥地利研究人员创建了一个新的神经网络，赋予了更多的流体人工智能被称为“液体”机器学习。这种新型机器学习可以更好地适应复杂现实世界问题的动态波动。
在数据流随时间变化的领域，开发可以快速学习的更灵活的人工智能是关键任务。具有时间序列数据的实际应用包括视频处理、流行病学、**市场、经济学、国内生产总值 (GDP)、健康监测、天气预报、大气污染、自动驾驶汽车、机器人技术、航空和医学成像等一些。
流体智力与晶体智力的概念可以追溯到 1963 年，当时它是由 20 世纪**有影响力的心理学家之一雷蒙德·卡特尔 (Raymond Cattell) (1905-1998) 提出的。流体智力是灵活思考、推理和实时处理新信息的能力。相比之下，结晶智力是指从先前学习的事实、技能和经验中获得的知识。
流体智力(Fluid Intelligence)是一种以生理为基础的认知能力，如知觉、记忆、运算速度、推理能力等。流体智力是与晶体智力相对应的概念，流体智力随年龄的老化而减退。流体智力属于人类的基本能力，受先天遗传因素影响较大，受教育文化影响较少。流体智力的发展与年龄有密切的关系：一般人在20岁以后，流体智力的发展达到顶峰，30岁以后随着年龄的增长而降低。而晶体智力则并不随年龄的老化而减退，晶体智力主要指学会的技能、语言文字能力、判断力、联想力等。
“我们引入了一类新的时间连续循环神经网络模型，”该研究的作者写道。 Ramin Hasani 是计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的博士后，也是该研究的主要作者。该团队的其他研究人员包括麻省理工学院教授兼 CSAIL 主任 Daniela Rus、麻省理工学院博士生 Alexander Amini、奥地利科学技术研究所的 Mathias Lechner 和维也纳科技大学的 Radu Grosu。
