谷歌AI取得重大突破：電腦會思考指日可待

　　近日，谷歌AI部門取得了一個重大突破，那就是他們開發(fā)了一套計算機學習算法，將“神經(jīng)網(wǎng)絡”計算系統(tǒng)與傳統(tǒng)計算機存儲器結(jié)合在一起，讓電腦越來越趨向于會思考，或許電腦會思考已經(jīng)指日可待。

　　谷歌AI部門最近取得重大突破，他們向會思考的電腦邁進一步，谷歌開發(fā)了一套機器學習算法，它將“神經(jīng)網(wǎng)絡”計算系統(tǒng)與傳統(tǒng)計算機存儲器結(jié)合在一起。 DeepMind是谷歌位于倫敦的AI部門。最近，DeepMind科學家開發(fā)了“DNC”（differentiable neural computer，可微分神經(jīng)計算機），即使沒有先驗知識，比如在倫敦地鐵站點之間規(guī)劃最佳路線，或者搞清家譜關系，DNC也可以解決小型問題。

　　谷歌可微分神經(jīng)計算機概念圖

　　神經(jīng)網(wǎng)絡是一個互聯(lián)的系統(tǒng)，它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡運行，比如大腦。在最近取得的AI進步中，神經(jīng)網(wǎng)絡扮演了關鍵角色。神經(jīng)網(wǎng)絡可以推斷模式，例如，它可以在數(shù)字助手（Google Voice、Siri）中增強語音識別能力。

　　但是到目前為止，神經(jīng)網(wǎng)絡只能連接自有網(wǎng)絡所包含的數(shù)據(jù)。在《自然》（Nature）雜志中，DeepMind團隊宣稱在DNC的支持下，神經(jīng)網(wǎng)絡可以接入之前不相容的外部數(shù)據(jù)，比如以傳統(tǒng)數(shù)字模式編碼的文本。

　　“問題在于，神經(jīng)網(wǎng)絡的記憶受到計算本身的約束，結(jié)果導致神經(jīng)網(wǎng)絡很脆弱，很難規(guī)�；�運行。” DNC項目主管亞歷克斯·格拉夫（Alex Graves）說，“我們決定通過分離存儲器的方式讓它變得更強大，這樣一來，不影響處理器就可以擴充規(guī)模。”

　　斯坦福大學心靈、大腦和計算中心主管杰伊·麥克勒蘭德（Jay McClelland）認為，DeepMind的報告很有趣，它是AI研究的重要里程碑。

　　要讓DNC在真實世界變得更實用，比現(xiàn)有AI系統(tǒng)實用，DNC必須擴充能力，獲得更多的“記憶”。格拉夫表示：“工程工作相當龐大。這只是一份研究報告，在處理實際問題時到時效果如何，我不敢隨意猜測。”

　　在論文出版之前，一些獨立計算機科學家查看了報告，他們認為通用DNC應用范圍廣闊，例如，它可以用來生成視頻注釋，可以從文本中提取有意義的內(nèi)容。

　　蒙特利爾大學科學家本吉奧（Yoshua Bengio）認為：“事實上，論文的作者在多種不同的任務中成功測試了DNC，這是一個鼓舞人心的消息，它意味著科學家成功設計了通用DNC。未來，它可以應用在某些任務中，比如包含問答、像真實世界一樣的對話，這種對話需要一定的推理。”

　　DeepMind于2010年在倫敦成立，它是一家AI創(chuàng)業(yè)公司，2014年谷歌以4億英磅收購了DeepMind。

　　根據(jù)谷歌在AI領域的發(fā)展速度來看，或許真過不久，我們的電腦就可以獨立思考了，到時候這些電腦設備能夠更加智能的幫助人類完成一些工作。