DeepMind宣布开发出的新算法，将使AI在依靠旧知识解决新问题的道路上又迈进了一步！

　　当下，人工智能概念大火，仿佛未来人类的一切都将被AI所接管，但实际上，人工智能的发展中仍有一个特别棘手的问题有待解决，那就是机器无法像人类一样自由灵活的运用通用智慧来应对挑战。换言之：人工智能在运用过去的经验和知识方面是受限的。同理，答案就在问题中，发展“通用型人工智能（artificial general intelligence）”就成了是最明确的主攻方向。

　　如今，谷歌的DeepMind团队刚刚发表的新论文《Enabling Continual Learning in Neural Network》就又在这一问题上取得了突破，其联合帝国理工学院开发出一套名为弹性权重固化（elastic weight consolidation）新的算法，描述了让机器学习、记住并重新使用信息将成为可能。

　　DeepMind的James Kirkpatrick就说：“如果我们想要拥有更智能、更有应用价值的计算机程序，那么，它就必须具备“通用型人工智能”的能力。”

　　人机有别

　　对于人类来说，知识技能的迁移是再正常不过的事情了，最典型的例子是：一个专业的滑雪玩家往往在滑冰上面也会表现的得心应手。但这一步的跨越对于人工智能来说却是不小的挑战。

　　其症结在于大多数的人工智能系统都是基于所谓的神经网络来解决问题，就像DeepMind的 AI 可以学会下围棋或打扑克，这其实都是在经历了无数次的训练和失误之后才练就的技能。但这两种技能实际上是不能并存的，就比如AI学会了打扑克，那它就必须要把有关下围棋的知识抹除掉。想来也是可惜，难怪研究人员将之称为“灾难性遗忘”。

　　这一问题得不到解决，人工智能就永远不会达到人类的智慧程度，自然其解决问题灵活程度也就不会和人类看齐。“人类和动物能够掌握大量知识的一个关键因素，就在于他们可以在以前知识的基础上不断学习新东西。”Kirkpatrick说。

　　而为了实现这一目标，研究人员首先在神经科学领域进行了探索，他们发现，动物是通过保持住头脑中关于过往技能印象，来实现不断的学习，而这往往也是在面临生存的压力使所不得不做出的抉择，就比如老鼠如果不能快速地学会寻找食物的技能，那它们很快就会被饿死。

DeepMind新的AI程序同时应付两个任务的学习过程

　　早在 2014 年，DeepMind通过用机器学习的方法，教会AI玩一款Atari公司出品的游戏，由此突然间吸引了极大关注。那时，AI可以做到顺利通关，并取得比人类更高的得分，但却不能记住它赢得游戏的过程。

　　玩每一款Atari公司出品的游戏，AI都需要创建一个单独的神经网络。一旦没有把游戏相关的信息传递给计算机，AI 就无法运行这一款游戏。

　　如今，DeepMind 联合帝国理工学院开发出一套新的算法，atv，让神经网络学习、记住并重新使用信息成为可能。这种名为弹性权重固化（elastic weight consolidation）的算法所依赖的是“突触固化（synaptic consolidation）”理论。在人脑中，这一点被称为学习和记忆的基础。

Atari公司出品的游戏

　　论文称：“我们的方法是通过有选择性地减慢对重要权重值的学习，使机器能记住之前的任务。”

　　Kirkpatrick解释说，算法会选择运用它所学习的内容来玩一款游戏，然后保留其中学到的最为重要的部分。他也提到，“我们只允许程序间非常缓慢地渐进式的改变，那样的话才总是会有学习新任务的空间，而同时这种改变不会覆盖我们之前学到的内容。”