5.27 受人类概念学习过程的启发
对于有足够标注的训练样例的问题，目前深度学习模型无疑是解决得最好的。但是人的学习过程与深度学习有一个很大的不同，人能够在只有极少量训练数据的情况下学习到数据的本质，然后泛化到未见过的数据上，即所谓“举一反三”。目前的深度学习还做不到这一点。 2015 年底，加拿大和美国的研究者在《科学》杂志上发表一篇论文[12] ，基于贝叶斯程序学习的框架详细建模了人类学习文字符号的过程，该方法可以只用几个甚至一个数据进行训练，得到非常好的识别效果。该方法还能生成以假乱真的手写体字符，见图 7。行为学实验表明，人基本分不清一个字符是人手写的还是该方法生成的，因此该文声称此系统通过了“视觉图灵测试”。
