Искусственные нейронные сети не имеют кратковременной памяти, они удаляют все созданные связи, переходя к новому заданию. Это ограничивает сложность операций, которые они могут выполнить, потому что в реальной жизни на поставленные задачи влияет множество постоянно меняющихся факторов.
Команда из Google DeepMind создала так называемый “дифференцируемый нейронный компьютер” (DNC), в котором совмещены нейронная сеть и внешняя система памяти. Этот компьютер научился создавать воспоминания и использовать их для решения задач.
Этот компьютер способен использовать память, чтобы оперировать сложными структурами данных, и нейронные связи, чтобы обучаться на основе этих данных. Благодаря этому он может справляться с более сложными и незнакомыми задачами, используя предыдущий опыт.
12 октября команда разработчиков провела тест дифференцируемого нейронного компьютера. В него загрузили карту лондонского метро и дали задание добраться до определенного места. Эксперименты показали, что компьютер способен определить правильный маршрут в 98.8% случаев.