DeepMind създаде компютър, който се самообучава в по-доброто използване на своята памет

DeepMind създаде нов ИИ, който самостоятелно се учи, как по-добре да използва своята памет. Проектът се нарича „Диференциален невронен компютър“ (Differential Neural Computer, или DNC).

Специалистите от DeepMind успяха да научат своя ИИ да изпълнява всяка следваща задача, без да забравя, как е ставало изпълнението на предишните.

Обикновените компютърни системи използват една и съща област от паметта за запис на информацията при изпълнението на различните алгоритми. DNC на DeepMind работи по друг начин. Невронната мрежа разполага с определено дисково пространство на външен носител и се самообучава за по-доброто използване на цялата памет. Процесът на обучение става чрез проби и грешки до постигане на зададена от специалистите цел или параметър. Когато DNC генерира отговор, той се сравнява с желания правилен отговор. С течение на времето системата започва постепенно се приближава до правилния отговор.

Сърцето на DNC е невронна мрежа, която в този проект се нарича просто „контролер“. Контролерът отговаря за получаването на външните данни, за техния запис и четене в паметта, за анализа на данните и за формиране на правилния отговор. Именно контролерът решава, дали информацията да се запише на нов или предишен сектор от външния диск и коя информация да се презапише, когато дисковото пространство се изчерпи.

Контролерът чете информацията от няколко сектора наведнъж и решава, дали данните в тях имат някакво отношение към решаваната в момента задача.

В крайна сметка се е получила система, която ефективно използва паметта, записа на данните и тяхното търсене.

Невронната мрежа е тествана с картата на лондонското метро, а DNC веднага е започнал да дава информация за сложните маршрути. И това са само първите тестове.