AI最肯定会做任何事情和一切被要求的东西。例如，赢得扑克游戏，国际象棋，创造不存在并最有效地为英里驾驶的面孔。即便如此，AI缺乏的是想象力。
例如，在人类中，你会告诉一个人，曾经是狗或房子或一匹马，人类的思想可以用不同的颜色和形式来理解它。科学家现在正在努力在AI中建立相同的能力，以便他们可能能够在没有看到的情况下想象。
“我们受到人类视觉泛化能力的启发，试图在机器中模拟人类的想象力，”来自南加州大学（USC）的计算机科学家云豪GE表示。
“人类可以通过属性分离他们的学习知识 - 例如，形状，姿势，位置，颜色 - 然后重新组合它们以想象一个新的对象。我们的论文试图使用神经网络模拟此过程。“
推断可能是这里的关键，其中大量图片，声音等。然后，AI然后筛选到这个数据库，并且可能能够继续前进的某个对象，事物或生物的看不见的版本。可控解散的代表学习也在此处进行评估，以发展富有想象力的技能。它是深入假货中使用的相同技术。
如果一切都按计划泛拓，AI将看到一辆红色的自行车和一辆蓝色的车，即使Ai只看到一辆蓝色自行车和一辆红色的汽车。这种现象被称为群体监督学习。
“这种新的解剖学方法是，首次真正向AI系统中的一种新的想象感，使他们更接近人类对世界的理解，”USC电脑科学家Laurent Itti表示。
研究人员表示，相同的方法也可以应用于医学和自驾车领域，并且AI能够“想象”新药或可视化新的道路情景，即它过去没有专门培训。
这种方法还准备成为医学科学的突破性发展。AI将评估情况并根据广泛的情景进行决策，并使用集团监督学习找到治愈方法。
“深度学习已经在许多域中展示了无与伦比的表现和承诺，但这一切都经常发生在浅层模仿中，而且没有更深入地了解使每个对象唯一的单独属性，”ITTI说。
