英國(guó)《自然》雜志12日發(fā)表了一項(xiàng)人工智能重要成果，描述了一種集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)優(yōu)點(diǎn)于一身的混合型學(xué)習(xí)機(jī)器，既能像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣學(xué)習(xí)，又能像計(jì)算機(jī)那樣處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。
傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)形式，但是需要手工編程來(lái)執(zhí)行這些任務(wù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）一直用來(lái)模擬像人腦一樣的學(xué)習(xí)能力。早在20世紀(jì)80年代，ANN就成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它可以從信息角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象處理，建立某種簡(jiǎn)單模型，按不同連接方式組成不同網(wǎng)絡(luò)。但就現(xiàn)階段而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然缺乏處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所需的存儲(chǔ)架構(gòu)。
在位于英國(guó)倫敦的谷歌“深度思維”公司，研究人員艾利克斯·格拉夫、格里格·韋恩、戴密斯·哈薩比斯及同事們，此次開(kāi)發(fā)了被稱為“可微分神經(jīng)計(jì)算機(jī)”（Differentiable neural computer）的學(xué)習(xí)機(jī)器。其能將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和外部存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)結(jié)合在一起，前者可以通過(guò)示例或反復(fù)試驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，后者與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)內(nèi)的隨機(jī)存取存儲(chǔ)器相似。因此，“可微分神經(jīng)計(jì)算機(jī)”既能學(xué)習(xí)，又能處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。
研究顯示，“可微分神經(jīng)計(jì)算機(jī)”能夠成功理解圖形結(jié)構(gòu)，譬如家譜圖或是交通網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)中，它可以在沒(méi)有現(xiàn)成知識(shí)的情況下，規(guī)劃出最佳的倫敦地鐵線路，或根據(jù)符號(hào)語(yǔ)言所描述的目標(biāo)來(lái)解決方塊拼圖問(wèn)題。
“深度思維”公司此前因開(kāi)發(fā)“阿爾法圍棋”（AlphaGo）程序而聲名大噪，該圍棋程序在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)深度訓(xùn)練后，可以利用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)計(jì)算局面，用策略網(wǎng)絡(luò)選擇下子。而此次“可微分神經(jīng)計(jì)算機(jī)”的研發(fā)者之一，正是被稱為“AlphaGo之父”的哈薩比斯，他和另兩位聯(lián)合創(chuàng)始人于2010年成立了“深度思維”公司，目前正在幫助谷歌展開(kāi)一場(chǎng)全新的人工智能革命。
