谷歌DeepMindAI已学会“记住”过去的知识
美女机器人 2020-03-02 09:03www.robotxin.com机器人女友
尽管变得越来越像人类大脑,但有一个领域经常受到批评——记忆。神经网络通常需要学习它们需要知道的所有事情,而不是像真正的大脑那样建立在现有经验之上。Alphabet的DeepMind团队希望能解决这个问题。他们精心设计了一种算法,让神经网络“记住”过去的知识,以便更有效地学习。这种方法与人类的思维方式相似,甚至可以提供对人类大脑功能的洞察。
就像真正的突触那样,当它们回想过去时,它们往往会保持神经元之间的联系,而这个算法(也就是所谓的Elastic Weight Consideration)决定了一个给定的连接对其关联任务的重要性。要求神经网络学习一项新任务,该算法将保护最有价值的连接,并在相关的时候将它们与新任务联系起来。在10个经典的Atari视频游戏测试中,人工智能不需要学习如何玩转每一款游戏。它可以按照顺序学习它们,将一个游戏中积累的知识应用到另一个游戏中。
这项技术在边缘方面还不太完善。它是各行各业的基石,但现在却还没有主人。DeepMind的詹姆士·柯尔克帕特里克(James Kirkpatrick)在接受《连线》杂志采访时说,一个善于执行单一任务的神经网络在仅限1个游戏的情况下,表现仍然更好。它还没有准备好适应当前的情况。不过,该算法表明,至少有可能给人工智能提供类似记忆的功能。而且,DeepMind在这里学到的东西,可以揭示出真实的大脑是如何巩固信息的——它很可能会帮助验证已经存在多年的理论。
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