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谷歌的 ‘DeepMind’ AI 平台现在可以学习没有人力投入

谷歌的 'DeepMind' AI 平台现在可以学习没有人力投入

DeepMind 现在是有能力的教学本身基于它已经拥有的信息。

在重要的一步的路向人工智能,字母表的混合系统 — — 称为微分神经计算机 (DNC) — — 配对与智能 AI 和一个神经网络能够迅速分析它同时使用传统计算机的现有数据存储容量。

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“这些模型可以借鉴类似神经网络的例子,但它们还可以存储复杂的数据,像计算机一样,”写 DeepMind 研究者亚历山大坟墓和格雷格 · 韦恩。

多像大脑,神经网络采用一系列相互关联的节点来刺激完成一项任务所需的特定中心。在这种情况下,AI 优化节点以找到提供所期望的结果最快最佳的解决方案。随着时间推移,它会利用所获得的数据可以更有效地找到正确的答案。

两个例子给出了由 DeepMind 团队进一步清理的过程︰

  1. 被告知有关家族谱系中的关系,DNC 后,能够找出更多连接所有而优化其内存找到更快地在未来的信息搜索。
  2. 系统给出了伦敦地下的公共交通系统的基础知识,然后立刻去工作找到增加航线和自行路线之间的复杂的关系。

而无需了解每个可能的结果,找到解决办法,DeepMind 可以得出答案从以往的经验,发掘答案从其内部的内存,而不是来自外部的空调和编程。这一过程正是 DeepMind 怎么样在能够打败人类冠军 ‘去’ — — 一个游戏与数以百万计的潜在的移动和无限数量的组合。

根据角度来看,这可能是严重的事件可能有朝一日能够思维和学习像人一样的前所未有的聪明 ai 轮。

或者,它可能是时候开始制作生存邮政天网的计划。

通过 ScienceAlert

DeepMind 可微神经计算机

[剑客-翻译]

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