TNW中文站 10月14日報(bào)道
谷歌(
微博)在2014年收購的人工智能公司DeepMind開發(fā)出一款能夠用自己的記憶學(xué)習(xí)新知識并利用這些知識來回答問題的計(jì)算機(jī)。
這款產(chǎn)品具有極其重要的意義，因?yàn)檫@意味著未來的人工智能技術(shù)可能不需要人類來教它就能回答人類提出的問題。
DeepMind表示，這款名為DNC（可微神經(jīng)計(jì)算機(jī)）的AI模型可以接受家譜和倫敦地鐵網(wǎng)絡(luò)地圖這樣的信息，還可以回答與那些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的不同項(xiàng)目之間的關(guān)系有關(guān)的復(fù)雜問題。
例如，它可以回答“從邦德街開始，沿著中央線坐一站，環(huán)線坐四站，然后轉(zhuǎn)朱比利線坐兩站，你會到達(dá)哪個(gè)站？”這樣的問題。
DeepMind稱，DNC還可以幫你規(guī)劃從沼澤門到皮卡迪利廣場的最佳路線。
同樣，它還可以理解和回答某個(gè)大家族中的成員之間的關(guān)系這樣的復(fù)雜問題，比如“張三的大舅是誰？”。
DNC建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念之上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬人類思想活動的方式。這種AI技術(shù)很適合與機(jī)器習(xí)得配套使用。
DeepMind的AlphaGo AI能夠打敗圍棋冠軍也跟這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很大關(guān)系。但是AlphaGo必須進(jìn)行訓(xùn)練才行，開發(fā)人員向AlphaGo提供了歷史對弈中的大約3000萬記錄。讓人工智能技術(shù)具備通過記憶學(xué)習(xí)的能力，就可以讓它獨(dú)自完成更復(fù)雜的任務(wù)。
DeepMind希望DNC可以推動計(jì)算行業(yè)實(shí)現(xiàn)更多突破。DeepMind已將其研究結(jié)果發(fā)表在
科學(xué)刊物《自然》（Nature）上。
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