像谷歌和Facebook這樣的硅谷巨頭一直試圖通過(guò)訓練大腦啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)更好地代表現實(shí)世界來(lái)利用人工智能。Digital Reasoning是一家位于田納西州富蘭克林的認知計算公司，最近宣布它已經(jīng)培訓了一個(gè)由1600億個(gè)參數組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )-比以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )大10倍以上。

數字推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )輕松超越了谷歌的112億參數系統和勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗室150億參數系統所擁有的記錄。但它在處理由20,000個(gè)單詞類(lèi)比組成的“行業(yè)標準數據集”時(shí)也顯示出比先前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )更高的準確性。Digital Reasoning的模型實(shí)現了近86%的準確率; 顯著(zhù)高于谷歌之前的76%以上紀錄和斯坦福大學(xué)的75%。

“我們感到非常自豪，我們已經(jīng)取得的成果，并貢獻我們每天都在做深學(xué)習領(lǐng)域，說(shuō)：” 馬修·拉塞爾， Ç hief牛逼李有成Ø fficer對于 數字推理，在一個(gè) 新聞發(fā)布會(huì )。

深度學(xué)習“涉及從五層或更多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )構建學(xué)習機器。(“深層”指的是層次的深度，而不是任何知識深度。)Facebook人工智能研究實(shí)驗室 負責人Yann LeCun 將深度學(xué)習的概念描述為“學(xué)會(huì )代表世界的機器”。

Digital Reasoning的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在一夜之間在三臺多核計算機上進(jìn)行了訓練，以實(shí)現其在處理單詞類(lèi)比數據集方面的準確性。但該公司的研究人員計劃在不久的將來(lái)在更大的數據集和詞匯表上測試該系統。到目前為止他們的結果已經(jīng)在預印本服務(wù)器arXiv 和機器學(xué)習雜志的論文中詳細說(shuō)明。

深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )最近受到越來(lái)越多的關(guān)注。例如，谷歌一直在訓練其深度學(xué)習AI，從頭開(kāi)始計算出經(jīng)典的街機游戲。這家科技巨頭最近還推出了用于可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的“ DeepDream ”工具; 一種工具也恰好產(chǎn)生了美麗的，有時(shí)超現實(shí)的圖像。