谷歌人工智能文章中英文对照

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1、非专业人士翻译，如有错误请谅解。Google'sAIReasonsItsWayaroundtheLondonUnderground谷歌人工智能推导出环绕伦敦地铁系统的路线DeepMind’slatesttechniqueusesexternalmemorytosolvetasksthatrequirelogicandreasoning—asteptowardmorehumanlikeAI深度思维最新技术使用了外部存储来解决需要逻辑思维和推理能力的任务By ElizabethGibney, Naturemagazine onOctober14,2016伊丽莎白.吉布尼2016年10

2、月14日发表于《自然》杂志Artificial-intelligence(AI)systemsknownasneuralnetworkscan recognizeimages, translatelanguages andeven mastertheancientgameofGo.Buttheirlimitedabilitytorepresentcomplexrelationshipsbetweendataorvariableshaspreventedthemfromconqueringtasksthatrequirelogicandreasoning.人工智能(AI)系统被认为

3、是神经网络，可以识别图片，翻译，甚至精通古老的游戏。但他们描绘数据或变量之间的复杂关系的能力有限，这妨碍了他们克服需要逻辑思维和推理能力的任务。Inapaperpublishedin Nature onOctober12,theGoogle-ownedcompanyDeepMindinLondonrevealsthatithastakenasteptowardsovercomingthishurdlebycreatinganeuralnetworkwithanexternalmemory.Thecombinationallowstheneuralnetworknotonlytol

4、earn,buttousememorytostoreandrecallfactstomakeinferenceslikeaconventionalalgorithm.ThisinturnenablesittotackleproblemssuchasnavigatingtheLondonUndergroundwithoutanypriorknowledgeandsolvinglogicpuzzles.Thoughsolvingtheseproblemswouldnotbeimpressiveforanalgorithmprogrammedtodoso,thehybridsystem

5、managestoaccomplishthiswithoutanypredefinedrules.在10月12日《自然》杂志中发表的一篇论文中，谷歌在伦敦的子公司深度思维展示了他们通过结合外部存储创造了一个神经网络，来进一步克服这些障碍。这种和外部存储的结合不仅允许神经网络学习，还可以通过存储器来存储和回忆事件，并以此来像正常情况那样做推断。这反过来能够让它解决难题，比如在没有任何经验的情况下操控伦敦地铁，比如解决逻辑谜题。尽管对于一个算法程序来说做到这点并不会令人印象深刻，但这个混合系统在没有任何先决条件的情况下做到了这点。Althoughtheapproachisnotent

6、irelynew—DeepMinditselfreportedattemptingasimilarfeatinapreprintin2014—“theprogressmadeinthispaperisremarkable”,saysYoshuaBengio,acomputerscientistattheUniversityofMontrealinCanada.虽然这个方法不是一个全新的技术——深度思维自己就在2014年报告过他们尝试了一种相似的技术——但“在论文中的这个进步是非凡的”，加拿大蒙特利尔的计算机学家本吉奥.本希奥赞叹道。MEMORYMAGIC记忆魔法Aneuralne

7、tworklearnsbystrengtheningconnectionsbetweenvirtualneuron-likeunits.Withoutamemory,suchanetworkmightneedtosee aspecificLondonUndegroundmapthousandsoftimestolearnthebestwaytonavigatethetube.神经网络通过加强虚拟神经元之间的联系来学习。如果没有存储器，这样一个网络可能需要看一副特定的伦敦地铁地图数