谷歌可微分神经计算机概念图

凤凰科技讯 北京时间10月13日消息,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部,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”(differentiable neural computer,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》(Nature)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。”

斯坦福大学心灵、大脑和计算中心主管杰伊·麦克勒兰德(Jay McClelland)认为,DeepMind的报告很有趣,它是AI研究的重要里程碑。

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”。格拉夫表示:“工程工作相当庞大。这只是一份研究报告,在处理实际问题时到时效果如何,我不敢随意猜测。”

在论文出版之前,一些独立计算机科学家查看了报告,他们认为通用DNC应用范围广阔,例如,它可以用来生成视频注释,可以从文本中提取有意义的内容。

蒙特利尔大学科学家本吉奥(Yoshua Bengio)认为:“事实上,论文的作者在多种不同的任务中成功测试了DNC,这是一个鼓舞人心的消息,它意味着科学家成功设计了通用DNC。未来,它可以应用在某些任务中,比如包含问答、像真实世界一样的对话,这种对话需要一定的推理。”

DeepMind于2010年在伦敦成立,它是一家AI创业公司,2014年谷歌以4亿英磅收购了DeepMind。

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