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作者 標題 [新聞] Google 讓人工智慧再進化:從記憶中學習
時間 Sat Oct 15 22:47:24 2016
1.媒體來源:自由時報
※ 例如蘋果日報、奇摩新聞
2.完整新聞標題:Google 讓人工智慧再進化:從記憶中學習!
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3.完整新聞內文:
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近年 Google 公司一直將資源投入在其人工智慧的部門,特別是在 2014 年 Google 收購
英國的一間人工智慧公司 DeepMind。根據《Android Authority》的報導,DeepMind 最
近研發出一台能夠計算倫敦地鐵搭乘方式的演算程式,該程式號稱能夠計算出最迅速的搭
乘路線,未來可望能夠應用在其他事物上。
英國的一間人工智慧公司 DeepMind。根據《Android Authority》的報導,DeepMind 最
近研發出一台能夠計算倫敦地鐵搭乘方式的演算程式,該程式號稱能夠計算出最迅速的搭
乘路線,未來可望能夠應用在其他事物上。
DeepMind 稱開發出的電腦為 Differentiable Neural Computer(微神經計算機,簡稱
DNC),並表示該團隊最初目標是研發出一款能夠運用導航、地圖資料庫做自我學習的電
腦。DNC 的核心是一個稱為 Controller(控制器)的神經網路為基礎,相似於一般個人
電腦所使用的中央處理器。利用儲存裝置儲存大量的資訊並由控制器做存取、計算,可以
直接導出運算結果。
DNC),並表示該團隊最初目標是研發出一款能夠運用導航、地圖資料庫做自我學習的電
腦。DNC 的核心是一個稱為 Controller(控制器)的神經網路為基礎,相似於一般個人
電腦所使用的中央處理器。利用儲存裝置儲存大量的資訊並由控制器做存取、計算,可以
直接導出運算結果。
而這台機器最厲害的在於自我記錄功能,只要透過加入記憶,DNC 就可以在每一次的計算
中導出更好的答案,而最明顯的例子就是在倫敦地鐵上的應用。工程師使用 DNC 去描述
倫敦地鐵的路線圖時,會向 DNC 要求回答類似「如何從沼澤門站搭乘地鐵到皮卡迪利圓
環?」亦或是更詳細的路線要求,而 DNC 就會將最佳的路線給規劃出來。
中導出更好的答案,而最明顯的例子就是在倫敦地鐵上的應用。工程師使用 DNC 去描述
倫敦地鐵的路線圖時,會向 DNC 要求回答類似「如何從沼澤門站搭乘地鐵到皮卡迪利圓
環?」亦或是更詳細的路線要求,而 DNC 就會將最佳的路線給規劃出來。
去過倫敦的朋友都一定知道,該城市最著名的景點之一就是地鐵,不只有百年歷史而無論
是覆蓋度與複雜度都是數一數二的。因此 DNC 能夠計算出最佳的乘車路線可以說是人工
智慧技術的邁進,而使用記憶能力去修正路線的方式,跟人類搭乘的行為類似。
是覆蓋度與複雜度都是數一數二的。因此 DNC 能夠計算出最佳的乘車路線可以說是人工
智慧技術的邁進,而使用記憶能力去修正路線的方式,跟人類搭乘的行為類似。
DeepMind 指出這項技術未來不只可以用在鐵路網導航,而也可以利用相同的學習、記憶
方式去計算家族樹之間的關係,甚至可以解決謎題。
4.完整新聞連結 (或短網址):
※ 當新聞連結過長時,需提供短網址方便網友點擊
http://3c.ltn.com.tw/news/26884
Google 讓人工智慧再進化:從記憶中學習! | 自由電子報 3C科技
近年 Google 公司一直將資源投入在其人工智慧的部門,特別是在 2014 年 Google 收購英國的一間人工智慧公司 DeepMind。根據《Android Authority》的報導,DeepMind 最近研發... ...
近年 Google 公司一直將資源投入在其人工智慧的部門,特別是在 2014 年 Google 收購英國的一間人工智慧公司 DeepMind。根據《Android Authority》的報導,DeepMind 最近研發... ...
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