DeepMind新人工智能想象圖

據(jù)readwrite北京時間8月19日報道，2014年被谷歌收購的英國人工智能公司DeepMind，將新開發(fā)一款人工智能系統(tǒng)，具有想象和理解之前動作后果的能力。

在上周提交的兩篇研究論文中，DeepMind描述了新人工智能系統(tǒng)構(gòu)想計劃、記住對于未來非常重要的信息的方法。

DeepMind研究團隊向《連線》表示，新人工智能系統(tǒng)的特別之處是，它利用紛亂的感觀數(shù)據(jù)，而非特殊信息——例如預(yù)先設(shè)定的精準模擬器——學習模型。

該團隊稱，在下述情況下基于想象的方法非常有用：人工智能系統(tǒng)面對新情況、沒有直接經(jīng)驗可依靠，或者其行為有不可逆轉(zhuǎn)的后果、更需要仔細思考而非無意識動作。

與其大多數(shù)研究一樣，DeepMind利用視頻游戲測試新人工智能系統(tǒng)的水平。新人工智能系統(tǒng)在不知道游戲規(guī)則的情況下玩《推箱子》(Sokoban)游戲。在玩的過程中，它逐漸理解了這一游戲的規(guī)則，然后在準確性和速度方面的表現(xiàn)就越來越好了。

2015年，DeepMind開發(fā)的Deep Q-learning人工智能系統(tǒng)學習玩雅達利的打磚塊游戲。在玩了120分鐘后，它就達到了專家水平，能夠打破所有磚塊，而且沒有失誤。

DeepMind以開發(fā)AlphaGo圍棋人工智能系統(tǒng)聞名，AlphaGo打敗了全球多名頂級圍棋棋手，包括韓國李世石和中國柯潔。DeepMind沒有披露未來是否會為其他棋類游戲——例如國際象棋和日本象棋——開發(fā)人工智能系統(tǒng)。