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具有类人学习能力的计算机将自行编程

发布时间:2017-06-20 05:52:47来源:未知点击:

作者:Jacob Aron(图片来源:Joe Raedel / Getty Images)您的智能手机非常棒,但要求它做一些它没有应用程序的东西,它只是坐在那里没有程序员编写应用程序,计算机就没用了这很快就会改变今年被谷歌收购的伦敦人工智能公司DeepMind Technologies公司透露,它正在设计的计算机将普通计算机的工作方式与人类大脑的工作方式结合起来他们称这种混合设备为神经图灵机希望它不需要程序员,而是自己编程构成DeepMind计算机体系结构一半的神经网络已经存在了几十年,但随着更强大的计算机利用它们,它们正在重新受到关注我们的想法是通过人工“神经元”网络分割处理,这是处理输入并将其传递的简单单元这些网络善于学习识别数据并将其分类 Facebook最近训练了一个神经网络来识别具有近乎人类精确度的人脸(详细了解计算机如何学习,第24页) Facebook最近训练了一个神经网络来识别具有接近人类精度的人脸虽然令人印象深刻,但另一方面,神经网络正在努力解决基本的计算任务,例如复制和存储数据 “这些神经网络非常善于识别模式 - 人类的传统领域 - 并不擅长计算器长期以来所做的事情,”Manno人工智能研究Dalle Molle研究所的JürgenSchmidhuber说 ,瑞士缩小这种差距可以为您提供一台同时完成这两项工作的计算机,因此可以针对以前从未见过的情况发明程序最终目标是具有传统计算机的数字运算能力的机器,它也可以像人类一样学习和适应 DeepMind的解决方案是添加一个可以通过多种不同方式访问的大型外部存储器,数学家Alan Turing认为这是普通计算架构的关键部分,因此称为神经图灵机(NTM)这为神经网络提供了类似于人类工作记忆的能力 - 快速存储和操纵一段数据的能力为了测试这个想法,他们要求他们的NTM学习如何复制它作为输入接收的二进制数据块,并将其性能与更基本的神经网络进行比较 NTM学得更快,并且可以重现更长的块,错误更少记忆和排序数据列表的实验结果相似当团队研究NTM正在做什么时,他们发现它的方法与人类程序员编写的代码非常匹配(arxiv.org/abs/1410.5401)这些任务非常基础,但如果这些机器要创建复杂的软件则必不可少谷歌的其他研究人员也试图教电脑学习更复杂的过程最近,一个团队发布了一个神经网络的详细信息,该网络能够学习阅读简单的代码并执行它而无需先学习必要的编程语言,有点像成功添加两个数字而不知道实际上有哪些添加或数字(arxiv.org/) ABS / 1410.4615)加拿大滑铁卢大学的Chris Eliasmith说,DeepMind使用的混合架构似乎很明智 “我们对人类进行分类,但我们也操纵分类,”他说 “如果你想建立一个以我们自己的方式进行认知的计算机,它将需要这种控制”这个研究领域现在如此热门有几个原因 “数字计算机基本上都是撞墙,”伊莱亚史密斯说他说,似乎摩尔定律 - 微芯片每两年容量增加一倍的趋势 - 正在结束然后人们越来越担心能源效率可以匹配人类大脑的传统计算机,如果可以制造这样的东西,将需要多个全尺寸发电厂像IBM这样的公司已经在构建具有更低功耗要求的神经元硬件,这意味着软件也必须适应 “如果我们想要使用我们最有效的硬件,我们必须以适合的方式表达我们的算法,”Eliasmith说这篇文章出现在标题“Ditch the programmers”的印刷品中更多关于这些主题: