最新ai文章

Image credit:

DeepMind 会「记住」已经学到的知识了

AI 朝真正的类人脑运算又进了一步。

Sanji Feng
2017 年 3 月 15 日, 晚上 10:13
虽说人工智能正在一天天变得更像人类的大脑,但在记忆这件事上,目前的技术还不足以创造出一套完美的解决方案。神经网络在面对被赋予的任务时,往往会从头学习所有相关的知识,而非像真人一样,会在现有的经验基础上变通、精进。DeepMind 希望这方面寻找突破,于是他们打造出了一套能让 AI「记住」已学到知识、提升工作效率的算法。其工作原理跟人脑类似,某种程度上,还能反过来帮助科学家更好地理解大脑究竟是怎样运作。

真正的突触会保留那些有用的神经元连接,而这套名为 Elastic Weight Consideration 的方案也是一样,它在判断网络中连接与目标任务的相关性后,也会做选择性地保留。在这样的前提下,AI 在面对新事物时就会「有备而来」。研究团队测试了十款经典的 Atari 游戏,结果如预料的那样,在先玩的游戏中获得的经验,被 AI 运用到了往后的游玩过程中。

当然啰,目前该算法的成熟度还远远不够,在其帮助下 AI 基本上会呈现出「样样通但样样松」的状态。想要做好一件事的话,还是原来那种从头学起的方案比较管用,而且在需要马上做出决断时,也是以前的方法效果比较好。但不管怎么说,Elastic Weight Consideration 证明了给予 AI 记忆功能的可行性,这件事本身的意义已经不小了。