Két amerikai (MIT, New York) és egy kanadai (Toronto) egyetem kutatói a Science-ben írták le, hogy egy gépilátás-program embereknél pontosabban azonosított kézzel írt betűket. Az azonosítás egyetlen példa alapján történet.
Az úgynevezett Bayes-féle programtanulást (BPL) használó MI több nyelven nagyon gyorsan összehasonlította a betűket, majd általánosította ismereteit.
A BPL másként működik, mint a gépitanulás-algoritmusok: mély ideghálók helyett elég egyetlen példát „látnia”, és máris képes felismerni az írott karaktert. A kutatók szerint az emberhez hasonlóan tanul.
A tanulmány kapcsolódik egy másik fontos eseményhez is: az éves Nagyléptékű Képfelismerő Verseny szervezői bejelentették, hogy a szoftverek egyre kevesebb hibát vétenek digitális képeken látható objektumok megtalálásánál, kategorizálásánál. A Microsoft pekingi laboratóriumának győztes csapata feleannyiszor hibázott ezer kategóriában, mint a korábbi csúcstartó.
Ezek a kutatások, a Szilícium-völgy és más műhelyek eredményei egyértelműen jelzik, hogy az MI a jelen információtechnológiai slágertémája. A szakértők egyben figyelmeztetnek is: a szép sikerekből senki ne következtessen arra, hogy a mesterséges intelligencia belátható időn belül rivalizálhat a természetessel.