逻辑思维和推理能力是智能的关键。当这种能力被复制到机器中，无意会使AI变得更聪明。通常深度学习被认为很难做推理，DeepMind最近表示深度学习并不是不适合推理，只不过没有经过适当调整的模型可以做通用关系推理。
他们的最新论文试图对关系网络（RN）进行卷积神经网络和递归神经网络，而这两者之前主要用于计算机视觉和自然语言处理。
关系网络被描述为“plug-and-play”模块，它关注对象与对象之间的关系，可以认为它类似一个图网络，节点为对象、连接表示关系。
在CLEVR数据集中，该网络取得95.5%的精确度，高于人类水平92.5%，更高于普通视觉问题回答模型。
责任编辑：黄焱林
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