人工智能肯定可以做任何事情和所有要求的事情。例如，赢得扑克游戏，国际象棋，创造不存在的面孔，并最有效地驾驶英里。即便如此，AI缺乏的是想象力。
例如，在人类中，您曾经告诉人类，狗，房子或马是什么，人的思想可以以不同的颜色和形式理解它。科学家现在正在努力在人工智能中建立相同的能力，以便他们可以想象不看到。
“我们受到人类视觉概括能力的启发，以模拟机器中的人类想象力，”南加州大学（USC）的计算机科学家Yunhao Ge说。
“人类可以通过属性（例如形状，姿势，位置，颜色）分开他们学到的知识，然后重组它们以想象一个新对象。我们的论文试图使用神经网络模拟这一过程。”
外推可能是这里的关键，其中大量图片，声音等已包含在数据库中。然后，AI通过此数据库进行筛选，并可能能够转到某个对象，事物或生物的看不见的，想象中的版本。在此还评估了可控的脱节表示学习，以发展富有想象力的技能。这是深fakes中使用的技术。
如果一切按计划刷新，AI也会看到一辆红色的自行车和蓝色的汽车，即使AI只看到了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。
USC计算机科学家Laurent Itti说：“这种新的解开方法首次真正释放了AI系统中一种新的想象力，使他们更接近人类对世界的理解。”
研究人员说，同样的方法也可以应用于医学和自动驾驶汽车领域，AI能够“想象”新药或可视化过去没有专门培训的新道路场景。
该方法还有望成为医学中的突破性发展。AI将根据广泛的场景评估情况并做出决定，并使用小组监督学习找到治疗。
Itti说：“深度学习已经在许多领域表现出了无与伦比的表现和希望，但是这常常是通过浅层模仿而发生的，并且没有对使每个对象都独一无二的单独属性有更深入的了解。”
