A.I. Poți să-ți amintești, dar încă o vei distruge la magie: adunarea

Rețelele neuronale sunt pivotale pentru viitorul A.I. și, conform lui Elon Musk, viitorul întregii omeniri. Din fericire, Google DeepMind tocmai a spart codul pentru a face rețelele neuronale mult mai inteligente, oferindu-le memorie internă.

Într - un studiu lansat în Natură pe 12 octombrie, DeepMind a arătat cum rețelele neuronale și sistemele de memorie pot fi combinate pentru a crea învățarea în mașină, care nu doar stochează cunoștințe, ci le folosește repede pentru a se baza pe circumstanțe. Una dintre cele mai mari provocări cu A.I. este să-i amintești lucrurile. Se pare că suntem cu un pas mai aproape de a realiza acest lucru.

Numite computere neuronale diferențiate (DNC), rețelele nervoase îmbunătățite funcționează la fel ca un computer. Un computer are un procesor care îndeplinește sarcini (o rețea neuronală), dar are nevoie de un sistem de memorie pentru ca procesorul să efectueze algoritmi din diferite puncte de date (DNC).

Înainte de inovarea DeepMind, rețelele neuronale au trebuit să se bazeze pe memoria externă pentru a nu interfera cu activitatea neuronilor din rețea.

Fără nici o memorie externă, rețelele neuronale sunt capabile doar să reflecte o soluție bazată pe informații cunoscute. Ei au nevoie de cantități masive de date și practici pentru a deveni mai exacte. Ca un om care învață o limbă nouă, este nevoie de timp ca rețelele neuronale să devină inteligente. Este acelasi motiv ca reteaua neuronala a DeepMind-ului este minunata la Go, insa este teribila la jocul bazat pe strategie Magic: Retelele neuronale nu pot procesa suficiente variabile fara memorie.

Memoria permite rețelelor neuronale să încorporeze variabile și să analizeze rapid datele, astfel încât să poată schimba ceva atât de complex ca Metroul din Londra și să poată face concluzii bazate pe puncte specifice de date. În studiul lui DeepMind, ei au descoperit că un DNC ar putea să învețe singur să răspundă la întrebări despre cele mai rapide rute între destinații și la ce destinație o călătorie s-ar termina doar folosind graficul recent prezentat și cunoașterea altor sisteme de transport. De asemenea, s-ar putea deduce relațiile de la un arbore genealogic, fără informații prezentate, cu excepția copacului. DNC a reușit să realizeze un obiectiv pentru o anumită sarcină fără a fi alimentat cu punctele de date suplimentare care ar fi necesare unei rețele neuronale tradiționale.

În timp ce acest lucru s-ar putea să nu pară extrem de impresionant (Google Maps este deja destul de bun la calcularea celui mai eficient traseu undeva), tehnologia este un pas imens pentru viitorul AI. Dacă credeți că căutarea predictivă este eficientă (sau înfiorător), imaginați-vă cât de bine ar putea fi memoria rețelei neuronale. Când căutați pe Facebook pentru numele Ben, acesta va ști de faptul că ați fost pe o pagină de prietenie reciprocă uitându-se la o poză cu el, pe care îl numiți Ben de pe stradă, nu Ben, din școala primară.

Învățarea limbilor naturale A.I. ar avea în sfârșit un context suficient pentru a funcționa atât în ​​limba română Wall Street Journal și să poți înțelege Black Twitter. Siri a putut înțelege că Pepe Broasca este mai mult decât un personaj dintr-o benzi desenate deoarece ea citește fiecare Invers articol despre el.

"Sunt foarte impresionat de capacitatea rețelei de a învăța" algoritmi "din exemple", a declarat Brenden Lake, un om de știință cognitiv la Universitatea New York, pentru Revizuirea tehnologiei. "Algoritmii, cum ar fi sortarea sau găsirea celor mai scurte căi, sunt pâinea și untul științei informatice clasice. În mod tradițional, ei au nevoie de un programator pentru a proiecta și implementa."

Acordarea A.I. abilitatea de a înțelege contextul îi permite să ignore nevoia de algoritmi programați.

În timp ce DNC-ul DeepMind nu este primul experiment în memoria neurală, este cel mai sofisticat. Acestea fiind spuse, rețeaua neuronală se află încă în stadiu incipient și are un drum lung de parcurs înainte de a fi la nivele umane de învățare. Cercetătorii trebuie încă să se gândească cum să mărească procesul de procesare a sistemelor, astfel încât să poată scana și calcula folosind rapid fiecare memorie.

Pentru moment, oamenii ajung să domnească supreme neurologic.