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人工智能“进化”:谷歌DeepMind的智能电脑已不需要人类来帮助学习了

人工智能已经进化到何种程度?DeepMind旗下的AI平台如今已经可以在已有信息的基础上实现自我学习。

DeepMind是英国一家年轻的人工智能公司,2014年被谷歌收购,此前轰动一时的事件是其研发的人工智能程序AlphaGo击败了围棋大师李世石。

最近这家公司又推出一个能够根据记忆自主学习的计算机——DNC(可微神经计算机),并已将研究结果发表在科学刊物《自然》上。

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这台计算机结合了神经网络计算系统,能够自主学习、分析数据,并且提供解决方案。“他们可以通过案例学习,就像神经网络一样,与此同时也可以像电脑一样存储复杂的数据。” DeepMind的研究员Alexander Graves和Greg Wayne公司博客中写到。

和人类大脑类似,神经网络系统通过一系列相互关联的节点来刺激特定中枢完成一项任务。 本案例中,人工智能通过优化这些节点找到最快的解决方案,然后提交所需结果。时间一长,DNC还能利用获得的数据提高给出正确答案的效率。

DeepMind团队列出了两个简单的例子来说明这一过程:

1,如果你输入伦敦地铁系统的基本信息,它可以全凭自己找到任意两个站点间的最佳线路,并且发现线路间的复杂关系。

2,如果你输入家族族谱,它可以很快回答出家谱上任意两人之间的关系,并且优化记忆,在未来的搜索中更迅速地找到信息。

为了方便理解,还有视频呈现,简单截图介绍如下:

1,输入任意两个家族成员间的关系

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2,完成49组信息的输入后提问,谁是Freya的舅老爷?

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3,DNC可以准确找到关联性,并得出正确答案:

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传统计算机必须学习每一种可能的结果,然后再找到一个解决方案,但是DNC不一样,它能够在先前经验的基础上自我学习,通过内部记忆而不是外部条件和程序发掘出答案。这也是AlphaGo如此强大的原因。

基于此,DNC的诞生就具有里程碑式的意义。未来某一天,更聪明的人工智能或许可以像人类一样思考和学习。

有兴趣的读者可以查看这篇博客全文,信息量很大。

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