大约每10分钟，一篇关于人工智能“革命性突破”的新文章就会出现在我们的屏幕上。一种新方法，一种新功能，数十亿美元，人工智能代理。在过去的一年里，它一直在不停地增长，每天都在呈指数级增长。今天也不例外。

今天，又一篇标题写着“真正的自主人工智能即将到来”的文章。多年来我们肯定听过很多次类似的标题，但这次它读起来像是一个事实陈述，我们不太确定，但悉尼科技大学最新的人工智能进展可能会改变我们的想法。

那里的研究人员开发了一种新的方法，在大型数据集上训练人工智能，称为“扭矩聚类”。这种新方法的灵感来自于星系在浩瀚的宇宙中合并时发生的引力相互作用，并且（据说）可以在没有人类指导或参数的情况下有效和自主地分析大量数据；这与人工智能目前收集数据的方式截然相反。

在某种程度上，星系合并类似于自然学习的过程，其中“动物通过观察、探索和与环境互动来学习，没有明确的指示，”悉尼科技大学的林金腾（音译）教授说。

首先，什么是聚类？

打个最简单的比方，想象你在一个派对上。你环顾四周，看到不同的人群挤在房间里，兴致勃勃地谈论着他们共同的兴趣：运动、烧烤、园艺，还有那个独自站在角落里的家伙。这是聚类最基本的思想。