ディープマインド 数年前に買収された会社 でログインは、人工知能システムが示している膨大な機能のおかげで再びニュースになります。これは、さまざまなゲームで最高の人間を打ち負かすことができます。また、今日、プラットフォームが 自分で新しい知識を学び、習得することができる、人間の介入なし。
この新しいステップを踏むために、明らかに、公式プロジェクトページで説明されているように、DeepMindの研究者はテストして作成することにしました。 微分可能ニューラルコンピューター、英語の頭字語でよく知られています DNC、基本的にあらゆる種類の問題を事前の知識がなくても解決できることで際立っているシステム。 もう少し詳しく説明すると、DNCの違いは、従来のコンピューターのようにデータを保存し、ニューラルネットワークコンピューターシステムと組み合わせることができることです。
DeepMindプラットフォームは、人間の介入なしに知識を取得することができます。
人間の脳のように、このニューラルネットワークは一連のノード接続を使用して、タスクを完了するために必要な特定のセンターを刺激します。 この場合、 人工知能はノードの最適化にすぎません 問題の問題に対するより速い解決策を見つけるために。 この進歩のおかげで、DeepMindは、ロンドン地下鉄駅間の最適なルートを計画したり、家系図の親戚間の関係を直接作成したりするなどの状況を解決できるようになりました。
あなたがたくさんコメントしたように アレクサンダーグレイブス として グレッグウェイン、DeepMindの研究者：
DNCを設計したとき、複雑なデータ構造を独自にナビゲートして形成することを学習できるマシンが必要でした。 DNCの中心には、コントローラーと呼ばれるニューラルネットワークがあります。コントローラーは、入力の取得、メモリの読み取りと書き込み、および応答として解釈できるものの生成を担当します。
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