Искусственный интеллект
«Эта модель способна учиться на примерах как нейронная сеть, но при этом она умеет хранить большие объёмы данных как компьютеры», — объясняют ведущие разработчики DeepMind Александр Грэйвс и Грег Уэйн.
Подобно мозгу нейронная сеть использует сеть взаимосвязанных узлов для того, чтобы стимулировать правильные центры, необходимые для выполнения поставленной задачи. Искусственный интеллект оптимизирует работу узлов для того, чтобы найти быстрейшее решение, которое при этом будет являться правильным. Со временем ИИ будет применять полученный им опыт для того, чтобы искать правильный ответ всё быстрее и эффективнее.
Разработчики из Google привели наглядный пример работы обновлённой системы. После того как DNC объяснили, как устроено генеалогическое древо, искусственный интеллект сумел построить множественные связи между всеми его участниками, при этом оптимизируя и упорядочивая свою память, чтобы в будущем можно было как можно быстрее найти необходимую информацию. После этого искусственному интеллекту показали карту лондонской подземки, а он самостоятельно начал искать дополнительные пути и связи между ними, чтобы в случае чего можно было оперативно проложить правильный маршрут из одной точки в другую.
Вместо того чтобы просчитывать каждый возможный вариант исхода ситуации в поисках верного решения, DeepMind может найти ответ, исходя из своего прежнего опыта, обнаружить его в своей внутренней памяти и увязать с текущей ситуацией. При этом людям не придётся давать ему подсказки или скармливать новые входные данные в огромных количествах. Для учёных это огромное достижение в сфере развития искусственного интеллекта. Именно так работал DeepMind, когда ранее в этом году
Комментарии (0)