谷歌一向在讓人工智能變得更人道化的路上賡續(xù)前行，據(jù)悉今朝這項(xiàng)研討曾經(jīng)到達(dá)了驚人的水平。該公司傳播鼓吹曾經(jīng)教會(huì)了DeepMind若何睡覺。
在該公司最新的一篇博文中寫道：“乍一聽，構(gòu)建一個(gè)須要“睡眠”的人工智能體仿佛是有背常理的。究竟，人們最后研討人工智能是為了能讓AI在人類歇息的時(shí)刻還能持續(xù)任務(wù)的。但它現(xiàn)實(shí)上是是DQN（deep-Q netword）算法的一個(gè)癥結(jié)部門。這套算法只需輸出原始像素和得分就可以疾速玩轉(zhuǎn)Atari 2600游戲，且技巧純熟水平跨越人類程度。DQN算法經(jīng)由過(guò)程“離線”貯存練習(xí)數(shù)據(jù)，并模擬數(shù)據(jù)經(jīng)歷回放，從曩昔的進(jìn)修中汲取經(jīng)歷經(jīng)驗(yàn)，從新進(jìn)修進(jìn)而調(diào)劑并改良。
究其基本，不管是神經(jīng)收集進(jìn)修、AI照樣機(jī)械進(jìn)修算法，研討人員要做的就是讓它們具有自行處理成績(jī)的才能。正如主動(dòng)駕駛汽車外行駛進(jìn)程中，須要依據(jù)及時(shí)交通情形停止決議計(jì)劃和數(shù)據(jù)剖析，經(jīng)由過(guò)程算法盤算對(duì)信息分類，進(jìn)而決議若何采用下一步戰(zhàn)略，人工智能須要像人類一樣具有思慮的才能。
而谷歌的這項(xiàng)最新停頓意味著，即便一臺(tái)電腦正在應(yīng)用其全體功效和資本盡全力處理成績(jī)時(shí)，它也能在“歇息（離線）”狀況下保留信息，然落后行休整調(diào)理，再次上線時(shí)能持續(xù)處理之前的成績(jī)。這也就意味著，在將來(lái)，在你的人工智能裝備休眠的時(shí)刻，它其實(shí)曾經(jīng)在為下次義務(wù)的完善殺青“偷偷”休養(yǎng)生息了。
