Rețelele neurale moderne sunt bune la luarea rapidă de decizii și la recunoașterea modelelor, dar lucrurile lasă de dorit în ceea ce privește alegerile complexe.
Echipa din spatele Google DeepMind ar putea fi pe punctul de a rezolva problema ineficienței în luarea de decizii complexe. Experții au dezvoltat o rețea neurală cu memorie, care poate crea și lucra cu structuri de date ceva mai sofisticate. De exemplu, dacă îi arăți o hartă a rețelei de transport, ar putea găsi cea mai rapidă cale prin care să ajungi la destinație sau ți-ar putea arăta unde te duce o anumită rută a metroului.
Cheia se află în modul în care inteligența artificială își folosește memoria. Controllerul computerului se prinde, practic, cum să folosească memoria „din mers”. Mai exact, învață cum să ajungă la răspunsul corect fără să i se transmită în mod explicit cum să o facă. O rețea neurală tipică nici măcar nu ar avea această memorie, așa că fie nu ar avea cum să dețină informațiile, fie ar găsi un „raționament” general, care să se aplice în mai multe circumstanțe, după cum scriu și cei de la Engadget.
Această inteligență artificială nu ar fi utilă doar pentru navigare. Utilizatorul i-ar putea cere computerului să îi identifice rudele din arborele genealogic bazându-se strict pe informații despre relațiile stabilite între ele, sau să rezolve puzzle-uri complexe. Astfel, sfera de activitate și utilitate a inteligențelor artificiale ar putea fi extinsă considerabil, iar DeepMind are un potențial imens. Să nu uităm că, tot cu ajutorul DeepMind, Google a reușit recent să facă o mașinărie să aibă voce umană.