DeepMind của Google tạo ra một máy tính bắt chước bộ nhớ ngắn hạn của con người

​

Gsm.vn - Sao chép lại khả năng của bộ não con người trên một máy tính là điều không hề dễ dàng, việc đó đòi hỏi cao hơn rất nhiều so với việc đơn giản là kết nối rất nhiều CPU với nhau. Có rất nhiều quá trình cần phải được hiểu rõ hơn trước khi chúng ta có thể xây dựng một bộ não, ví dụ như việc ghi nhớ. DeepMind, một startup của Google vừa công bố một nguyên mẫu máy tính có bộ nhớ ngắn hạn của riêng mình.

Google mua lại DeepMind đầu năm nay với một số tiền khổng lồ, 400 triệu USD. Đó thực sự là một khoản tiền lớn cho một công ty hầu như vô danh. Tuy nhiên, đó không phải là sự thiếu chuyên môn của Google. DeepMind đã (và vẫn) là một dự án bí mật của Google. Nó nghiên cứu mạng lưới thần kinh cấp cao cũng như trí tuệ nhân tạo. Đó là khoa học cơ bản cần phải được hoàn thiện trước khi trí tuệ nhân tạo có thể làm được những điều thú vị cho những người bình thường.

Trang web của Cornell University Library đã giải thích về việc DeepMind tận dụng khoa học nhận thức để tái tạo một số khía cạnh trong cách làm việc của một bộ nhớ. Một mạng lưới thần kinh của máy tính truyền thống bao gồm bộ vi xử lý kết nối với nhau (được coi như "tế bào thần kinh") có thể thay đổi sức mạnh kết nối của chúng dựa trên một số đầu vào bên ngoài. Đây là mô hình mềm dẻo cùng khả năng học hỏi của một bộ não thực sự. DeepMind đã bổ sung thêm một thành phần mới được mô tả bởi nhà khoa học máy tính tiên phong Alan Turing. Trong mô hình tính toán của Turing, bộ nhớ hoạt động như một băng giấy điện báo có thể truy xuất qua lại thông qua một máy tính, phân loại các biến để xử lý sau này. Đó là bộ nhớ cơ bản bên ngoài, và là những gì DeepMind thêm vào.

Việc bổ sung các thành phần mới này cho phép cái gọi là "Neural Turing Machine" của DeepMind hiểu dữ liệu mới như những khối, thuật ngữ tưởng như mơ hồ được sử dụng bởi các nhà khoa học kinh nghiệm để định lượng các đơn vị của bộ nhớ. Nhà tâm lý học nhận thức của Mỹ, George Miller thực hiện các thí nghiệm trong năm 1950 đã phát hiện ra trí nhớ ngắn hạn một bộ não của con người có thể giữ khoảng bảy khối dữ liệu tại bất kỳ thời điểm nào. Đó là tối đa các khối bạn có thể sắp xếp mà không bị nhầm lẫn.

​

Một khối là gì, nó có thể được hiểu như bất cứ điều gì: một người, một khái niệm đơn giản, một địa điểm, bất cứ điều gì. Một câu đơn có thể có hai hoặc ba khối, hoặc có thể là một vài chục khối. Đó là lý do tại sao câu phức tạp hơn lại khó để phân tích hơn. Máy tính DeepMind sử dụng các thành phần bộ nhớ ngoài để giữ cho các khối hoạt động để nó có thể quay trở lại và lấy chúng tại những điểm khác nhau trong một phép tính.

Vậy điều này giúp gì cho hệ thống mạng thần kinh? Nó cho phép tự tìm hiểu hành vi mới mà không cần phải lập trình một cách rõ ràng. Ví dụ, Neural Turing Machine được huấn luyện để sao chép một tập dữ liệu. Sau đó, nó được hướng dẫn để sao chép các dữ liệu liên tục trong những khoảng thời gian nhất định. Nó chưa từng được dạy để làm điều này, nhưng sử dụng bộ nhớ ngắn hạn vừa thu được, nó có thể tìm hiểu một thuật toán đơn giản từ những ví dụ nó thu thập được. Bằng cách này, nó xử lý nhanh hơn so với hệ thống các mạng thần kinh truyền thống trong các thử nghiệm.

Đây là một bước tiến lớn trong việc hướng tới làm cho hệ thống mạng thần kinh giống như thật, nhưng vẫn có rất nhiều việc phải làm. Bộ não con người có thể xử lý khoảng bảy khối dữ liệu tại một thời điểm trong bộ nhớ, nhưng nó có cách để sáp nhập khối dữ liệu thành các đơn vị duy nhất sau khi xử lý xong. Việc mã hoá bộ nhớ ngắn hạn này có thể là đường dẫn đến trí tuệ nhân tạo - chìa khóa cho máy móc có thể hiểu một khái niệm và sử dụng nó để suy ra những cái mới. Đây là những gì DeepMind đang hướng tới, vì vậy có lẽ đó giá mua $ 400,000,000 đang bắt đầu trở nên có lý hơn.

Theo Geek.com​