deepmind為其ai系統新增記憶體，以處理多個atari遊戲
當谷歌在2015年2月宣佈其DeepMind AI擊敗49款Atari影片遊戲時，這是機器學習的一大進步，但它讓DeepMind的團隊陷入了令人沮喪的境地。儘管人工智慧可以打敗遊戲，但它需要接受再訓練，才能打敗每一個新遊戲，並且在進入下一個遊戲後很快就忘記瞭如何玩遊戲。
然而，DeepMind的研究人員開發了一種演算法來解決這個問題：彈性重量固結（EWC）。
正如《美國國家科學院學報》（Proceedings of Sciences journal）上的一篇論文和附帶的一篇部落格文章所解釋的，EWC讓DeepMind的人工智慧剋服了2014年遇到的問題。有了EWC，AI現在能夠保留遊戲知識，並且能夠連續學習多個遊戲。
DeepMind開發EWC是為了剋服一種被稱為“災難性遺忘”的現象，即新的任務和適應會覆蓋先前獲得的知識和記憶。研究人員在論文中解釋說，這通常是因為用於機器學習的深層神經網路通常只能在資料一次呈現的情況下學習多個任務。相比之下，人腦是按順序學習的。
雖然研究人員聲稱現在的“計算機程式不能自適應地、實時地從資料中學習，“他們”希望這項研究是朝著能夠更靈活有效地學習的專案邁出的一步。“他們還說，他們的研究”透過使用基於神經科學的關於人類大腦獲得的技能和記憶的理論，“加深了我們對人腦鞏固過程的理解”。DeepMind對機器學習和記憶的進一步發展代表著向更先進的人工智慧的進步，儘管今天的人工智慧技術仍然面臨著重大問題。
以前的“深謀遠慮”實驗包括讓人工智慧相互較量，看它們是否會戰鬥或合作，以及擊敗傳奇圍棋選手李世鐸。
- 發表於 2021-05-10 07:48
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