Google DeepMind может имитировать краткосрочную память человека
Воссоздание человеческого мозга в компьютере трудная задача, и ее не решить, если соединить вместе несколько ЦПУ. Существует множество процессов, которые необходимо лучше понять перед тем, как мы сможем построить мозг, например, возьмем нашу память. Стартап DeepMind компании Google открывает завесу прототипа компьютера, который имеет свою собственную краткосрочную оперативную память.
Традиционная компьютерная нейронная сеть состоит из взаимосвязанных процессоров (т.е. «нейронов»), которые могут изменять мощность своего соединения на основании некоторых внешних воздействий. Такие модели обеспечивают гибкость и возможность изучать реальный мозг. DeepMind добавила новый компонент, описанный пионером компьютерной техники Аланом Турингом. В вычислительной модели Туринга память действует как тикерная лента, которая может проходить назад и вперед через компьютер, сортируя переменные подлежащие последующей обработке. Это и есть внешняя память, которую добавила DeepMind.
Добавление нового компонента, так называемой «Нейронной машины Туринга», позволяет DeepMind представлять новые данные как блок данных. Американский когнитивный психолог Джордж Миллер (George Miller) провел эксперименты в 1950 годы, во время которых была обнаружена краткосрочная память человека, которая могла удержать около семи блоков данных в любой отрезок времени.
Что касается «блока данных», то это может быть все что угодно — человек, простая концепция, местоположение и т.д. Одна последовательность может иметь два или три блока данных или даже несколько дюжин. Вот почему более сложную последовательность тяжелее анализировать. Компьютер DeepMind использует внешнюю память для хранения блоков данных в активном состоянии, чтобы их можно было извлечь на различных этапах вычисления.
Данное устройство является большим шагом на пути создания нейронных сетей, аналогичных реальным вещам. Однако необходимо проделать еще много работы в этом направлении. Мозг человека может обрабатывать до семи блоков данных в памяти, но он имеет возможность смешения блоков данных в единый блок, после полной обработки. Эта запись в краткосрочную память может быть средством на пути создания искусственного интеллекта — ключа к распознаванию машиной концепции и использования новых идей.
Традиционная компьютерная нейронная сеть состоит из взаимосвязанных процессоров (т.е. «нейронов»), которые могут изменять мощность своего соединения на основании некоторых внешних воздействий. Такие модели обеспечивают гибкость и возможность изучать реальный мозг. DeepMind добавила новый компонент, описанный пионером компьютерной техники Аланом Турингом. В вычислительной модели Туринга память действует как тикерная лента, которая может проходить назад и вперед через компьютер, сортируя переменные подлежащие последующей обработке. Это и есть внешняя память, которую добавила DeepMind.
Добавление нового компонента, так называемой «Нейронной машины Туринга», позволяет DeepMind представлять новые данные как блок данных. Американский когнитивный психолог Джордж Миллер (George Miller) провел эксперименты в 1950 годы, во время которых была обнаружена краткосрочная память человека, которая могла удержать около семи блоков данных в любой отрезок времени.
Что касается «блока данных», то это может быть все что угодно — человек, простая концепция, местоположение и т.д. Одна последовательность может иметь два или три блока данных или даже несколько дюжин. Вот почему более сложную последовательность тяжелее анализировать. Компьютер DeepMind использует внешнюю память для хранения блоков данных в активном состоянии, чтобы их можно было извлечь на различных этапах вычисления.
Данное устройство является большим шагом на пути создания нейронных сетей, аналогичных реальным вещам. Однако необходимо проделать еще много работы в этом направлении. Мозг человека может обрабатывать до семи блоков данных в памяти, но он имеет возможность смешения блоков данных в единый блок, после полной обработки. Эта запись в краткосрочную память может быть средством на пути создания искусственного интеллекта — ключа к распознаванию машиной концепции и использования новых идей.
Ещё новости по теме:
18:20