除了下棋打遊戲，DeepMind開始研究如何讓AI像人類大腦一樣「預判未來」

根據 DeepMind 的最新研究顯示，我們人類之所以對未來有較好的掌握，是因為我們的大腦可以對事物的發展做出有效的總結並做出預測。

但對於時下大熱的 AI 技術來說，雖然每天都有突飛猛進地進展，但計算機仍然很難對未來做出有效的計劃，因為即使是很小的計劃步驟都會導致之後複雜而巨大的計算量。例如《星際爭霸》這款遊戲，AI 下了很大的功夫才勉強掌握，相比之下，人類在這方面卻表現得十分駕輕就熟，可以迅速根據現實狀況隨機應變。

最近，來自 Google AI 部門的研究團隊在《自然·神經系統科學》(Nature Neuroscience) 上發表了一篇文章，揭示了 AI 強化學習 (reinforcement learning，機器學習的一個分支，AI 通過嘗試和改正錯誤來完成任務，當它正確時會獲得一定獎勵) 和大腦海馬體工作方式的一致關係，了解為什麼人類會有預測未來的優勢。

雖然海馬體通常被認為是人類處理當下情況的組織，但 DeepMind 提出，它實際上也有對未來的預測的功能。通過 DeepMind 官方博客，我們了解了他們最新工作的內容（詳見 https://deepmind.com/blog/）

我們認為，海馬體可以處理現在每種情況，或者是狀態，通過這種狀態來預測未來的狀態。舉個例子，當你離開工作崗位 (你現在的狀態)，你的海馬體會預測你馬上要處於在路上的狀態，從學校接孩子放學，或者是直接回到家中。根據預期的後續狀態來描繪每個當下狀態，海馬體可以傳達一個未來事件的緊湊總結。我們發現，這種預測的具體形式可以通過某種獎勵方式讓大腦快速適應各種環境，而且不用運行高消耗的未來模擬機制。

雖然我們現在還不清楚這種機制在人腦中具體是怎麼實現的，也不知道為什麼僅憑這一機制就讓人們如此擅於規劃。但是 DeepMind 計劃嘗試通過數學方法在 AI 上實現這種機制，每個未來的狀態都可以被分配給一定的獎勵，以便計算出一個最佳的決策內部神經網路，從而驗證這種理論是否可以幫助 AI 做出有效的計劃。如果它真的有用，機器們或許只用很少的計算資源就可以「想得更遠」。

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