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英國《自然》雜志12日發表了一項人工智能重要成果，描述了一種集神經網絡與計算機優點于一身的混合型學習機器，既能像神經網絡那樣學習，又能像計算機那樣處理復雜數據。

傳統計算機可以處理復雜的數據形式，但是需要手工編程來執行這些任務。而人工神經網絡(ANN)一直用來模擬像人腦一樣的學習能力。早在20世紀80年代，ANN就成為人工智能領域的研究熱點，它可以從信息角度對人腦神經元網絡進行抽象處理，建立某種簡單模型，按不同連接方式組成不同網絡。但就現階段而言，人工神經網絡仍然缺乏處理結構化數據所需的存儲架構。

在位于英國倫敦的谷歌“深度思維”公司，研究人員艾利克斯·格拉夫、格里格·韋恩、戴密斯·哈薩比斯及同事們，此次開發了被稱為“可微分神經計算機”(Differentiable neural computer)的學習機器。其能將神經網絡和外部存儲結構結合在一起，前者可以通過示例或反復試驗進行學習，后者與傳統計算機內的隨機存取存儲器相似。因此，“可微分神經計算機”既能學習，又能處理復雜數據。

研究顯示，“可微分神經計算機”能夠成功理解圖形結構，譬如家譜圖或是交通網絡。實驗中，它可以在沒有現成知識的情況下，規劃出最佳的倫敦地鐵線路，或根據符號語言所描述的目標來解決方塊拼圖問題。

“深度思維”公司此前因開發“阿爾法圍棋”(AlphaGo)程序而聲名大噪，該圍棋程序在神經網絡經過深度訓練后，可以利用價值網絡計算局面，用策略網絡選擇下子。而此次“可微分神經計算機”的研發者之一，正是被稱為“AlphaGo之父”的哈薩比斯，他和另兩位聯合創始人于2010年成立了“深度思維”公司，目前正在幫助谷歌展開一場全新的人工智能革命。

（來源：科技日報）