DeepMind新演算法為其挑戰雅達利遊戲的AI增加記憶能力
在AlphaGo成名之前DeepMind團隊早已使用49個雅達利的老遊戲用來測試AI，但當時其AI儘管能夠通過機器學習完成對每一個遊戲的挑戰，不過有個遺憾就是AI在學習新遊戲玩法後就會很快忘記此前遊戲的玩法，法從舊遊戲中總結出解決新遊戲的玩法，也就是說人工智慧在運用過去的經驗和知識方面是受限的。
現在DeepMind團隊宣布其聯合帝國理工學院已經開發出了命名為彈性權重固化(Elastic Weight Consolidation，EWC)的新演算法，能夠讓AI通過機器學習記住並重新使用舊信息來解決新問題，也就是說擁有了初步的「記憶能力」。研究論文已經發布在近期的《美國科學院院報(PNAS)》上。
據研究論文解釋，EWC演算法所依賴的是「突觸固化(synaptic consolidation)」理論，能夠解決在被分配到新任務時產生「災難性遺忘」這一人工智慧難以克服的問題，人工智慧會覆蓋掉此前掌握和學習到的技能和知識。 論文稱：「我們的方法是通過有選擇性地減慢對重要權重值的學習，使機器能記住之前的任務。」
DeepMind的James Kirkpatrick稱「人類和動物能夠掌握大量知識的一個關鍵因素，就在於他們可以在以前知識的基礎上不斷學習新東西。」演算法會選擇運用它所學習的內容來玩一款遊戲，然後保留其中學到的最為重要的部分。「我們只允許程序間非常緩慢地漸進式的改變，那樣的話才總是會有學習新任務的空間，而同時這種改變不會覆蓋我們之前學到的內容。」
在測試中，研究人員利用被新演算法強化過的DQN深度神經網路隨機玩10款Atari公司的遊戲，幾天之後，他們發現AI已經可以做到和人類玩家一樣優秀了。
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