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DeepMind對于AI研究有另外兩種重要支點

人工智能取得過很多舉世矚目的成果,不管是Atari游戲或者下圍棋等,它們生成的手寫文本都可以跟人類在對話上一模一樣,而且還可以多種語言翻譯,并且可以把生活照片變得和梵高的大作一樣。
 
DeepMind對于AI研究有另外兩種重要支點-DVBCN
 
DeepMind的研究人員表示,AI最重要的兩種支點主要從神經(jīng)科學(xué)中獲得靈感。第一種原因主要在神經(jīng)科學(xué)可以幫助驗證已有的AI技術(shù)。簡單說,就是說研究者如果發(fā)現(xiàn)的某些算法能夠模仿大腦中的某個功能,這很有可能意味著這些研究是想著正確的方向去的。
 
第二種原因,神經(jīng)科學(xué)可以在構(gòu)建人造大腦時為新的算法類型和架構(gòu)提供豐富的啟發(fā)。其實AI以前的方案幾乎都是基于邏輯的方法和理論性的數(shù)學(xué)模型,而且在神經(jīng)科學(xué)上可以發(fā)現(xiàn)多種可能對認知功能起到關(guān)鍵作用的生物計算方式,這樣就可以對現(xiàn)有的方法和模型做出補充。
 
所以DeepMind的研究人員們認為把智慧轉(zhuǎn)化為算法,然后把算法和人類大腦相比較,已經(jīng)成為當(dāng)前至關(guān)重要的事情。不過DeepMind的研究人員們認為知識的交換不應(yīng)該是單向的,神經(jīng)科學(xué)也可以從AI研究中獲益。
 
在未來的發(fā)展方面中,可能AI將會成為創(chuàng)造新知識、推進科技探索前沿的工具,那么這樣的做法不僅可以支持對AI的研究,更可以讓大家更加理解自己的大腦中都發(fā)生了什么。期待DeepMind的這兩種支點對人工智能會帶來不一樣的新突破。
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