DeepMind對于AI研究有另外兩種重要支點

人工智能取得過很多舉世矚目的成果，不管是Atari游戲或者下圍棋等，它們生成的手寫文本都可以跟人類在對話上一模一樣，而且還可以多種語言翻譯，并且可以把生活照片變得和梵高的大作一樣。

DeepMind的研究人員表示，AI最重要的兩種支點主要從神經(jīng)科學中獲得靈感。第一種原因主要在神經(jīng)科學可以幫助驗證已有的AI技術。簡單說，就是說研究者如果發(fā)現(xiàn)的某些算法能夠模仿大腦中的某個功能，這很有可能意味著這些研究是想著正確的方向去的。

第二種原因，神經(jīng)科學可以在構建人造大腦時為新的算法類型和架構提供豐富的啟發(fā)。其實AI以前的方案幾乎都是基于邏輯的方法和理論性的數(shù)學模型，而且在神經(jīng)科學上可以發(fā)現(xiàn)多種可能對認知功能起到關鍵作用的生物計算方式，這樣就可以對現(xiàn)有的方法和模型做出補充。

所以DeepMind的研究人員們認為把智慧轉化為算法，然后把算法和人類大腦相比較，已經(jīng)成為當前至關重要的事情。不過DeepMind的研究人員們認為知識的交換不應該是單向的，神經(jīng)科學也可以從AI研究中獲益。

在未來的發(fā)展方面中，可能AI將會成為創(chuàng)造新知識、推進科技探索前沿的工具，那么這樣的做法不僅可以支持對AI的研究，更可以讓大家更加理解自己的大腦中都發(fā)生了什么。期待DeepMind的這兩種支點對人工智能會帶來不一樣的新突破。

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