谷歌一直在讓人工智能變得更人性化的路上不斷前行，據(jù)悉目前這項(xiàng)研究已經(jīng)達(dá)到了驚人的程度。該公司宣稱已經(jīng)教會(huì)了DeepMind如何睡覺。

 

　　在該公司最新的一篇博文中寫道：“乍一聽，構(gòu)建一個(gè)需要“睡眠”的人工智能體似乎是有違常理的。畢竟，人們最初研究人工智能是為了能讓AI在人類休息的時(shí)候還能繼續(xù)工作的。但它實(shí)際上是是DQN（deep-Q netword）算法的一個(gè)關(guān)鍵部分。這套算法只需輸入原始像素和得分就能快速玩轉(zhuǎn)Atari 2600游戲，且技能嫻熟程度超過人類水平。DQN算法通過“離線”儲(chǔ)存訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并模仿數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)回放，從過去的學(xué)習(xí)中吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，重新學(xué)習(xí)進(jìn)而調(diào)整并改進(jìn)。

 

　　究其根本，無論是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、AI還是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，研究人員要做的就是讓它們具備自行解決問題的能力。正如自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中，需要根據(jù)實(shí)時(shí)交通情況進(jìn)行決策和數(shù)據(jù)分析，通過算法計(jì)算對信息分類，進(jìn)而決定如何采取下一步策略，人工智能需要像人類一樣具備思考的能力。

 

　　而谷歌的這項(xiàng)最新進(jìn)展意味著，即使一臺(tái)電腦正在使用其全部功能和資源盡全力解決問題時(shí)，它也能在“休息（離線）”狀態(tài)下保存信息，然后進(jìn)行休整調(diào)節(jié)，再次上線時(shí)能繼續(xù)解決之前的問題。這也就意味著，在未來，在你的人工智能設(shè)備休眠的時(shí)候，它其實(shí)已經(jīng)在為下次任務(wù)的完美達(dá)成“偷偷”養(yǎng)精蓄銳了。