谷歌团队正在打造一款“神经计算机”

神经计算机

谷歌(Google)的人工智能部门在开发思维计算机方面取得一项突破,他们创造了一台结合“神经网络”计算系统与常规计算机内存的学习机器。

这家高科技集团设在伦敦的人工智能部门DeepMind的科学家们,打造了一台“可微分神经计算机”(DNC),首次能够在没有先验知识的情况下解决各种小规模问题,比如在两个相距遥远的伦敦地铁车站之间规划最佳路线,或者厘清家谱上亲属之间的关系。

神经网络——以大脑这样的生物网络为蓝本打造的互连系统——在近期人工智能研究的快速进展中起到了很大的作用。它们非常善于推导出模式,使谷歌语音(Google Voice)或苹果(Apple)的Siri等数字助理的语音识别成为可能。但是,此前它们只能访问自身网络所含的数据。20人的DeepMind团队在《自然》(Nature)期刊发表的论文中表示,DNC提供了神经网络,可以访问之前不兼容的外部数据,比如以常规数字格式编码的文本。

“麻烦在于,神经网络中的记忆被绑定在计算内部,这使得它相当脆弱,难以扩展,”DNC项目负责人亚历克斯•格雷夫斯(Alex Graves)表示。“我们得出结论,使其更强大的方法是分离记忆,以便我们可以扩展它,而不会影响处理器。”

斯坦福大学(Stanford University)心智、脑和计算中心(Center for Mind, Brain and Computation)主任杰伊•麦克利兰(Jay McClelland)称,DeepMind的这篇论文是“人工智能研究中非常有意思的重要里程碑”。

然而,为了使DNC在现实世界中比现有的人工智能系统更有用,它将需要扩展,以访问大得多的存储器。“这将需要大量的工程工作,”格雷夫斯说。“这是一篇研究论文,我不想过分推测这对解决实际问题有多大指导意义。”

即使如此,在发表之前评审了这篇论文的独立计算机科学家表示,一般用途DNC的应用范围可能十分巨大。潜在的应用可能包括生成视频新闻报道和从文本中提取涵义。

DeepMind于2010年在伦敦成立,是一家人工智能初创企业,2014年被谷歌以4亿英镑收购。 

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