Сентябрь 6th, 2023 
raven000 Невзирая на то, что синтетический разум всё больше и больше становится очень похож на разум наш, есть одна область, в которой он значительно отстаёт: память. Нейронные сети как правило нужно учить всему, что они обязаны делать — они не в состоянии применять имеющийся опыт. Все-таки, бригада специалистов компании DeepMind, принадлежащей Google, рассчитывает это поправить.
Работники DeepMind спроектировали метод, который позволяет нейронным сетям «помнить» приобретенные познания и учиться благодаря их присутствию с большей эффективностью. Похожим стилем действует наш головной мозг — изучение даже поможет получить не менее общее представление о функционировании нашего ума.
как и в вариантах конъюгации хромосом, хранящих связи между нейронами, если они были необходимы в прошлом, метод под наименованием Elastic Weight Consideration устанавливает, как огромное значение имеет это объединение для ассоциирующейся с ним цели. Если предоставить нейронной сети свежий запрос на изучение, то метод оставит наиболее значительные объединения и по мере надобности свяжет их со свежими целями.
В тесте на основе 10-ти традиционных игр Atari ИИ не понадобилось обучаться играть в каждую из них по раздельности. Изучение происходило поочередно — нейронная сеть применяла познания, приобретенные в одной игре, и использовала их к другой.
Необходимо отметить, что система пока весьма «влажная». Нейронная сеть демонстрирует себя лучше, когда натренирована для одной-единственной игры, сообщил специалист DeepMind Джеймс Киркпатрик (Jem Kirkpatrick) веб-сайту Wired. Также ИИ пока не в состоянии приспособить к разным картинам моментально. Все-таки, изучение демонстрирует, что синтетический разум похожими наизусть функциями снабдить вполне возможно.
Опубликовано в рубрике 
