AI要更聪明了?Deepmind提出新架构:可实现更高级别推理

企业新闻 | 2021-04-10
本文摘要:单一经验的灵活性重组推断了没有仔细观察的关系……这被称为推理小说。

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单一经验的灵活性重组推断了没有仔细观察的关系……这被称为推理小说。有趣的是,已经有证据证明海马通过被称为模式分离的过程,在一定程度上增加了记忆之间的障碍。最近的研究表明,这些独立国家存储记忆的统一经常出现在通过循环机制(该机制允许多模式分离的代码进行交互,反对推理小说)进行检索时。由此,Deepmind的工作从该研究中获得灵感,研究和加强机械学习模型中的推理小说。

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研究人员利用神经科学文献,设计过程分解的任务,称为筛选误解推理小说,通过AI系统自学抽象化科学知识,解决问题前所未见的问题,提供推理小说的能力。随之,研究者们构筑了MEMO,在获得输出检索时需要输入一系列可能的答案,并且为了尽量减少适当的计算,答案多采用密切相关的形式。研究人员表示,MEMO在存储器中保存了一组事实,自学了与某个机制应用的同构方式,该机制在存储器中使用时具有更大的灵活性,与典型的AI模型不同,因此计算时间适应了环境任务的复杂性。

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在工作过程中,MEMO从被称为REMERGE的人类误解记忆模型中提供线索,该记忆将从记忆中检索到的内容作为新的检索展开再循环,在再循环过程中按时间阶段检索到的内容的差异计算模型是否适应环境在固定点,然后MEMO不输一个动作在测试中,Deepmind的研究人员在FacebookAIRearch的babith套件(按:一组评价文本的解读和推理小说的任务)中,将MEMO与两个基准模型和现在的最近的模型进行了比较,结果显示,MEMO需要在PPAI任务中构筑最低的正确性,并且是唯一需要在长序列中顺利地询问最简单的推理小说检索的系统结构。另外,与性能最好的基准模型的10个步骤相比,MEMO离能完成3个跳跃点(hops)。

另一个需要模型在等价节点图的情况下,在寻找两个节点之间最短路径的任务中,面对更简单的节点图,MEMO比基准模型的表现出了20%。


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