DeepMind 團隊希望透過「休息」,讓人工智慧好好「複習」經驗

聽起來似乎點微妙,畢竟傳統印象中的人工智慧系統並不需要「休息」即可進行不中斷運算;但這其實是模擬人腦在持續學習過程必須有一些時間進行「消耗」、「吸收」,否則可能會在學習過程產生誤差,進而導致更大錯誤產生!

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所以距離 AI 成為世界冠軍還有多少時間呢?

DeepMind 創辦人論文:想突破人工智慧應用的天花板,需要發揮「大腦」優勢

在一篇於本週四在神經科學界最為權威的期刊《神經》(Neuron)上發表的論文中,Hassabis 和另外三位共同作者指出,若想突破人工智慧應用的天花板,我們必須要對人類自己的智慧有著更為深入的了解。

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為了探索機器學習在主觀領域的應用,在這次的圖像美學領域,他們從 Google 街景視圖漫遊探索找到美觀的全景圖,進行各種後製操作,創造出美觀的圖像。

不坐著下圍棋了,DeepMind 訓練機器人可靈活動起來!

當 DeepMind 把運動技能教授給人工系統時,常常會遇到這個問題,就是很難準確描述一個複雜的行為。DeepMind 目前的工作就是研究如何在簡單高水平的目標下,使身體能夠從頭開始與環境相互作用來完成複雜的行為

AI 突破關係推理,DeepMind 人工神經網路擊敗人類!

人類通常十分擅長關係推理,但人工智慧的兩種主要模式,基於統計和基於符號計算的算法,在開發類似能力時進展十分緩慢。DeepMind 最近開發出了一種用於關係推理的人工神經網路,縮小了人工智慧與人類在關係推理方面的差距。