Эксперты научили нейросеть ориентироваться в метро

Специалистами компании DeepMind был представлен дифференциальный компьютер, которые представляет собой сочетание свойств нейронной сети и традиционного компьютера. Данное устройство имеет возможность справляться с задачами, которые являются не решаемыми для машин без внешней считывающей и записывающей памяти. Примером таких задач является поиск самого короткого пули в метрополитене. 

Подобно обычным электронно-вычислительным машинам, DNC использует матрицу внешней памяти, что позволяет совершать манипуляции со сложной структурой. Ко всему прочему дифференциально-нейронный компьютер имеет возможность дополнять недостающими элементами обработанную информацию. 

Также, в качестве испытания новинки, учеными было проведено исследование, в ходе которого DNC была поставлена задача поиска кратчайшего пути между двумя точками. За основу были взята схема лондонского метро, на которой поочередно ученые наносили начальные конечные точки пути, а дифференциально-нейронный компьютер соединял точки через них. 

По словам ученых из DeepMind, их эксперимент удался. В 9/10 случаев DNC рассчитывал самый кратчайший путь между станциями метро. В дальнейшем специалисты планируют и дальше проводить эксперименты, усложняя задачи для дифференциально-нейронного компьютера.