谷歌AI取得突破性进展

日前消息称，谷歌AI部门最近取得重大突破，他们向会思考的电脑迈进一步，谷歌开发了一套机器学习算法，它将“神经网络”计算系统与传统计算机存储器结合在一起。 DeepMind是谷歌位于伦敦的AI部门。最近，DeepMind科学家开发了“DNC”（可微分神经计算机），即使没有先验知识，比如在伦敦地铁站点之间规划最佳路线，或者搞清家谱关系，DNC也可以解决小型问题。

神经网络是一个互联的系统，它模仿生物神经网络运行，比如大脑。在最近取得的AI进步中，神经网络扮演了关键角色。神经网络可以推断模式，例如，它可以在数字助手（Google Voice、Siri）中增强语音识别能力。

但是到目前为止，神经网络只能连接自有网络所包含的数据。在《自然》杂志中，DeepMind团队宣称在DNC的支持下，神经网络可以接入之前不相容的外部数据，比如以传统数字模式编码的文本。

“问题在于，神经网络的记忆受到计算本身的约束，结果导致神经网络很脆弱，很难规模化运行。” DNC项目主管亚历克斯·格拉夫（Alex Graves）说：“我们决定通过分离存储器的方式让它变得更强大，这样一来，不影响处理器就可以扩充规模。”（洪蕾）

要让DNC在真实世界变得更实用，比现有AI系统实用，DNC必须扩充能力，获得更多的“记忆”。