DeepMind新电脑已可利用记忆自学 人工智能迈上新台阶

TNW中文站 10月14日报导

谷歌(微专)正在2014年收买的野生智能公司DeepMind开辟出一款可以用本人的影象进修新常识并操纵那些常识往返问成绩的计较机。

那款产物具有极端主要的意义，由于那意味着将来的野生智能手艺能够没有需求人类去教它就可以答复人类提出的成绩。

DeepMind暗示，那款名为DNC（可微神经计较机）的AI模子能够承受家谱战伦敦天铁收集舆图如许的疑息，借能够答复取那些数据构造中的差别项目之间的干系有闭的庞大成绩。

比方，它能够答复“从邦德街开端，沿着中心线坐一站，环线坐四站，然后转墨比利线坐两站，您会抵达哪一个站？”如许的成绩。

DeepMind称，DNC借能够帮您计划从池沼门到皮卡迪利广场的最好道路。

一样，它借能够了解战答复某个各人族中的成员之间的干系如许的庞大成绩，好比“张三的年夜舅是谁？”。

DNC成立正在神经收集的观点之上，神经收集能够模仿人类思惟举动的方法。这类AI手艺很合适取机械习得配套利用。

DeepMind的AlphaGo AI可以挨败围棋冠军也跟那些神经收集有很年夜干系。可是AlphaGo必需停止锻炼才止，开辟职员背AlphaGo供给了汗青棋战中的约莫3000万记载。让野生智能手艺具有经由过程影象进修的才能，就能够让它单独完成更庞大的使命。

DeepMind期望DNC能够鞭策计较止业完成更多打破。DeepMind已将其研讨成果揭晓正在科教刊物《天然》（Nature）上。（编译/林靖东）

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