来自 Facebook AI Research 巴黎的 Guillaume Lample 和 François Charton 表示，他们开发了一种算法，只需一小会儿就能解出高数难题。他们首次训练了一套神经网络来执行必要的符号推理，从而区分和整合数学表达式。这项工作是迈向更强大的数学推理的重要一步，也是超越传统模式识别任务应用神经网络的新方法。在模式识别任务（例如面部和物体识别）、某些自然语言处理、或者是象棋、围棋和太空侵略者这样的游戏中，神经网络已经取得了很大的成就。但是，很少有人能训练它们完成诸如数学方面的象征性推理任务—神经网络此前取得的最好成绩是整数的加法和乘法。即使是简单的数学表达式也是一系列数学运算的高度精简描述，因此，关键之一是使神经网络学习这类速记的含义。(MIT Technology Review)