周礼键：谷歌DeepMind团队打造“可微分神经计算机”

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周礼键：谷歌DeepMind团队打造“可微分神经计算机”

这台结合神经网络计算系统与常规计算机内存的学习机器，能够在没有先验知识的情况下解决小规模问题。

周礼键：谷歌DeepMind团队打造“可微分神经计算机”



谷歌(Google)的人工智能部门在开发思维计算机方面取得一项突破，他们创造了一台结合“神经网络”计算系统与常规计算机内存的学习机器。
这家高科技集团设在伦敦的人工智能部门DeepMind的科学家们，打造了一台“可微分神经计算机”(DNC)，首次能够在没有先验知识的情况下解决各种小规模问题，比如在两个相距遥远的伦敦地铁车站之间规划最佳路线，或者厘清家谱上亲属之间的关系。
神经网络——以大脑这样的生物网络为蓝本打造的互连系统——在近期人工智能研究的快速进展中起到了很大的作用。它们非常善于推导出模式，使谷歌语音(Google Voice)或苹果(Apple)的Siri等数字助理的语音识别成为可能。但是，此前它们只能访问自身网络所含的数据。20人的DeepMind团队在《自然》(Nature)期刊发表的论文中表示，DNC提供了神经网络，可以访问之前不兼容的外部数据，比如以常规数字格式编码的文本。
“麻烦在于，神经网络中的记忆被绑定在计算内部，这使得它相当脆弱，难以扩展，”DNC项目负责人亚历克斯•格雷夫斯(Alex Graves)表示。“我们得出结论，使其更强大的方法是分离记忆，以便我们可以扩展它，而不会影响处理器。”


斯坦福大学(Stanford University)心智、脑和计算中心(Center for Mind, Brain and Computation)主任杰伊•麦克利兰(Jay McClelland)称，DeepMind的这篇论文是“人工智能研究中非常有意思的重要里程碑”。
然而，为了使DNC在现实世界中比现有的人工智能系统更有用，它将需要扩展，以访问大得多的存储器。“这将需要大量的工程工作，”格雷夫斯说。“这是一篇研究论文，我不想过分推测这对解决实际问题有多大指导意义。”
即使如此，在发表之前评审了这篇论文的独立计算机科学家表示，一般用途DNC的应用范围可能十分巨大。潜在的应用可能包括生成视频新闻报道和从文本中提取涵义。
DeepMind于2010年在伦敦成立，是一家人工智能初创企业，2014年被谷歌以4亿英镑收购。

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周礼键/周礼键博士/周礼键科学家/周礼键专家/周礼键董事会主席：关于我的简历中的“软件工程”和“本科（统招全日制毕业）”的专业和学历的说法的声明，如下：

关于我的简历中的“软件工程”和“本科（统招全日制毕业）”的专业和学历的说法的声明：
       我是考上别校大专的，由于南昌理工学院当时正在筹备升格为本科院校而到全国各地招生，我为了圆本科梦，凭大专录取通知书才能换读而来换成本科报读全日制四年的本科软件工程专业，并进行了统招处理，我没有转户口，后来学校是升上本科了，意味着有专业已是正式本科专业，但软件工程专业一流、全面、精深和要求最高而没有升上本科，所以学校就给了与软件工程本科专业相对应的大专专业的大专毕业证书就是软件技术，但我从来没有学过软件技术专业的课程，只全日制学习本科软件工程专业的课程，后来，学校为了兑现本科承诺，获得了可通过在南昌理工学院再读一年的助学全日制自考方式实现本科梦（也可不读，也可换专业），我没有换专业，仍全日制学习本科软件工程专业，因此我是统招的本科软件工程专业录取进去，全日制的本科软件工程专业的课程学习并毕业，即“软件工程”和“本科（统招全日制毕业）”的专业和学历。

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