Штучний інтелект Google DeepMind вчиться використовувати додаткову пам'ять

Штучний інтелект Google DeepMind вчиться використовувати додаткову пам'ять


Акції та знижки відомих брендів
 

Акції та знижки відомих брендів! Детальніше...


Дослідники підрозділу компанії Google DeepMind поєднавши складне математичне опрацювання даних та можливості штучних нейронних мереж створили те, що можна вважати однією із перших реалізацій універсальних нейроморфних комп’ютерів. Ця гібридна «розумна» машина може самостійно знаходити рішення достатньо складних завдань, наприклад, прокладати оптимальні маршрути в метрополітені, не маючи в своєму розпорядженні повної та детальної схеми.

Як тільки мова заходить про нейроморфні комп’ютери та системи штучного інтелекту, зазвичай використовуються штучні нейронні мережі, що проходять через процес попереднього навчання. Але в нейронних мережах був один значний недолік — вони не здатні динамічно виділяти собі додаткову пам’ять для даних, якщо цього вимагає вирішуване ними завдання.

Вирішенням проблеми з динамічним розподіленням пам’яті стало створення архітектури так званого диференційно нейроморфного комп’ютера (differentiable neural computer, DNC). В даному комп’ютері використовується нейронна мережа нового типу, що зв’язана з масивом зовнішньої пам’яті. Цікавим є те, що такий комп’ютер не потребує програмування — йому достатньо пройти процес попереднього навчання. Накопичені в результаті навчання досвід та знання зберігаються в DNC-комп’ютері не тільки в структурі нейронної мережі але і в зовнішній пам’яті, що значно розширює його можливості.

«Після навчання, проведеного під нашим контролем, DNC-комп’ютер зміг дати відповіді на складні синтетичні питання, які були розроблені спеціально для того, щоб комп’ютер зміг наслідувати міркуванням, робити висновки, використовувати дані і виводити результати, представляючи їх на природній мові» — пишуть представники DeepMind, — «Іншими словами, наш комп’ютер думає майже, як людина».

Із вище написаного виникає запитання, які ж можливості нового комп’ютера? Машина вже змогла самостійно розібратися в даних складного генеалогічного дерева, деякі «гілки» якого містили недостовірну інформацію. І на основі цього аналізу комп’ютер зміг дати відповіді на деякі запитання історичного плану. Після того як для комп’ютера дали змогу познайомитися із картою Лондонського метрополітену, то він відразу ж зміг проложити оптимальний багатоетапний маршрут для переміщення від одної станції до іншої. Слід відмітити, що завдання такого плану є складним та визиває труднощі у більшості нормальних людей.

Дослідники із DeepMind розглядають свій витвір не як самостійний «штучний розум», а як свого роду «помножувач» для людської винахідливості. Існує багато проблем, таких як аналіз кліматичних змін, необхідність нових методів лікування різних захворювань, вирішення яких затримується в першу чергу через повільне просування. Вирішення цих проблем є надзвичайно складним процесом і тому люди не здатні виконати швидкі пошуки потрібних рішень цих проблем. Представники DeepMind, надіються, що їхні системи штучного інтелекту у майбутньому зможуть надати для людей неоціненну допомогу у вирішенні перелічених вище та ще багатьох складних завдань.

Захисти свій комп’ютер та смартфон

ESET NOD32

Джерело





Залишити відповідь