deepmind为其ai系统添加内存，以处理多个atari游戏
当谷歌在2015年2月宣布其DeepMind AI击败49款Atari视频游戏时，这是机器学习的一大进步，但它让DeepMind的团队陷入了令人沮丧的境地。尽管人工智能可以打败游戏，但它需要接受再训练，才能打败每一个新游戏，并且在进入下一个游戏后很快就忘记了如何玩游戏。
然而，DeepMind的研究人员开发了一种算法来解决这个问题：弹性重量固结（EWC）。
正如《美国国家科学院学报》（Proceedings of Sciences journal）上的一篇论文和附带的一篇博客文章所解释的，EWC让DeepMind的人工智能克服了2014年遇到的问题。有了EWC，AI现在能够保留游戏知识，并且能够连续学习多个游戏。
DeepMind开发EWC是为了克服一种被称为“灾难性遗忘”的现象，即新的任务和适应会覆盖先前获得的知识和记忆。研究人员在论文中解释说，这通常是因为用于机器学习的深层神经网络通常只能在数据一次呈现的情况下学习多个任务。相比之下，人脑是按顺序学习的。
虽然研究人员声称现在的“计算机程序不能自适应地、实时地从数据中学习，“他们”希望这项研究是朝着能够更灵活有效地学习的项目迈出的一步。“他们还说，他们的研究”通过使用基于神经科学的关于人类大脑获得的技能和记忆的理论，“加深了我们对人脑巩固过程的理解”。DeepMind对机器学习和记忆的进一步发展代表着向更先进的人工智能的进步，尽管今天的人工智能技术仍然面临着重大问题。
以前的“深谋远虑”实验包括让人工智能相互较量，看它们是否会战斗或合作，以及击败传奇围棋选手李世铎。
- 发表于 2021-05-10 07:48
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