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在数据匮乏或仅有少量数据和抽象概念的时候，“小样本概念学习”便有了用武之地。“这种方式在不需要算力或数据堆积、成本可控的情况下也能求解很多问题。”论文第一作者、北京通用人工智能研究院研究员张驰介绍，北京大学教授朱松纯早在上世纪90年代就提出了一种研究思路，即用统计数据建模的方式找出现有少量数据间的联系，用高效率的算法来代替穷举，从而求解问题。

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贝搏体育近日，由北京大学人工智能研究院与北京通用人工智能研究院共同完成的研究成果――“人类水平的小样本概念学习”，在国际学术期刊《科学・进展》上发表。这一成果首次让人工智能系统在没有大数据训练的情况下，能像人类一样通过概念学习和逻辑推理的方式完成学习任务。