DeepMind帮AI打通任督二脉：能同时学玩10款游戏

谷歌旗下DeepMind公司宣称已经打通人工智能的任督二脉。这一重大突破在3月14日于《美国国家科学院学报》发布的一篇研究论文中揭晓。该研究团队已经成功攻克了人工智能底层记忆技术上的难题，预示着AI系统的应用将迈向全新的阶段。

长期以来，人工智能的研究一直受到“灾难性遗忘”问题的困扰。每当AI系统学习新任务时，它往往会遗忘旧任务的知识，这一问题被视为人工智能发展的重大障碍。DeepMind的研究人员通过结合监督学习和强化学习，成功解决了这一问题。这意味着将来的AI系统不再局限于单一任务，而能够在不同任务之间自如切换，实现序列学习。

这一突破性的研究让AI系统的应用前景更加广阔。目前，AI技术仍然只能针对特定行业或项目运作，而DeepMind的研究成果将打破这一局限。AI系统将能够实现跨行业、跨项目的应用，大大提高AI系统的连接和服务范围。

DeepMind的研究人员通过一系列实验证明了他们的算法的有效性。他们让算法随机玩10款经典的Atari游戏，每一项游戏都必须从零开始学习。过去，AI系统在尝试学习新游戏时往往会忘记旧游戏的知识。使用EWC算法的AI系统能够在学习一个新游戏的保留对旧游戏的记忆。这一成果标志着人工智能在序列学习方面的重大进步。

虽然这项突破是否能够提升学习效率目前尚不明确，但DeepMind的研究人员表示，他们将继续这一领域的潜力。这项成果不仅有望推动人工智能技术的进一步发展，还将为我们解锁更多AI系统的潜力，从而改变我们的生活方式。

DeepMind公司的这一重大突破为人工智能的发展开辟了新的道路。未来，我们有望看到更加智能、灵活的AI系统在各个领域发挥重要作用，为人类带来更多的便利和进步。