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Image credit: DeepMind

DeepMind 會「記住」已經學到的知識了

AI 朝真正的類人腦運算又進了一步。

Sanji Feng
2017 年 3 月 15 日, 晚上 10:12
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雖說人工智慧正在一天天變得更像人類的大腦,但在記憶這件事上,目前的技術還不足以創造出一套完美的解決方案。神經網路在面對被賦予的任務時,往往會從頭學習所有相關的知識,而非像真人一樣,會在現有的經驗基礎上變通、精進。DeepMind 希望這方面尋找突破,於是他們打造出了一套能讓 AI「記住」已學到知識、提升工作效率的運算法。其工作原理跟人腦類似,某種程度上,還能反過來幫助科學家更好地理解大腦究竟是怎樣運作。

真正的突觸會保留那些有用的神經元連接,而這套名為 Elastic Weight Consideration 的方案也是一樣,它在判斷網路中連接與目標任務的相關性後,也會做選擇性地保留。在這樣的前提下,AI 在面對新事物時就會「有備而來」。研究團隊測試了十款經典的 Atari 遊戲,結果如預料的那樣,在先玩的遊戲中獲得的經驗,被 AI 運用到了往後的遊玩過程中。

當然囉,目前該算法的成熟度還遠遠不夠,在其幫助下 AI 基本上會呈現出「樣樣通但樣樣鬆」的狀態。想要做好一件事的話,還是原來那種從頭學起的方案比較管用,而且在需要馬上做出決斷時,也是以前的方法效果比較好。但不管怎麼說,Elastic Weight Consideration 證明了給予 AI 記憶功能的可行性,這件事本身的意義已經不小了。