Ljudi su prilično dobri u relacijskom prosuđivanju koje koristi logiku da poveže i usporedi mjesta, slijed događaja i slično. Umjetna inteligencija nije bila sposobna za tako nešto, mašine su mogle naučiti prepoznavati uzorke, ali nisu koristile logiku. Mogle su prosuđivati o uzročno-posljedičnim odnosima koristeći prethodno date obrasce, ali nisu bile sposobne za "učenje u letu".
Nova studija ima rješenje koje bi moglo pomoći mašinama da usvoje "viši oblik razmišljanja", a to su umjetne neuronske veze za relacijsko razmišljanje. Kao što su neuroni povezani u mozgu, umjetne neuronske veze sjedinjuju male programe koji zajedno pronalaze obrasce podataka.
"Umjetna neuronska veza otkriva odnose koji postoje među objektima", rekao je Timothy Lillicrap, koautor studije.
Jedan od zadataka bio je uspoređivanje geometrijskih oblika i prepoznavanje objekata sa određene slike. Algoritmi su bili upravu u 42 do 77 posto slučajeva, a testovi su uključivali i jezično bazirane zadatke.
No, da bi dostigli ljudsku fleksibilnost u razmišljanju, algoritmi će morati odgovoriti na mnogo složenija i izazovnija pitanja.
