Google 下一代人工智慧框架「Pathways」公布 可记忆知识 更快学习、举一反多 #人工智慧模型 (167868)

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「Pathways」将可比照人类记忆模式，借由过往曾经学习「知识」，借此加快新技能学习效率，甚至可以透过曾经记忆「知识」产生更多互动，不像过往的人工智慧单次仅能记忆特定训练结果，若是重新训练则必须建构全新模型。

Google人工智慧资深副总裁暨资深讲师Jeff Dean近期发文说明，表示Google已经着手下一代人工智慧框架「Pathways」，将可透过训练单一模型，就能处理数以万计执行任务。

Google已经花费许多时间投入准备此款人工智慧框架，在先前对外说明时，Jeff Dean表示此款框架已经仅剩运算时的道德相关问题尚未解决，亦即如何让训练后的人工智慧运作结果，可以更符合人世间的预期，避免产生歧视、偏差等情况。

而这款被称为下一代人工智慧架构的框架设计，主要特性基于可透过训练单一模型，就能处理数以万计执行任务，与现今透过深度学习等方式训练的人工智慧仅能对应单一执行项目，或是仅能处理特定领域问题情况相比，显然借由新框架完成训练的人工智慧将能对应举一反三，甚至可以产生更多关联的互动模式。

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依照说明，「Pathways」将可比照人类记忆模式，借由过往曾经学习「知识」，借此加快新技能学习效率，甚至可以透过曾经记忆「知识」产生更多互动，不像过往的人工智慧单次仅能记忆特定训练结果，若是重新训练则必须建构全新模型。

这样的框架设计，不仅有效减少人工智慧建立所需时间，同时也能加快人工智慧运作效率，甚至能使训练所使用资料大幅减少，让使用者可以在终端装置使用更聪明的人工智慧，同时也能对应更复杂的运算模式。

另外，提供「Pathways」框架训练的数据内容也可以同时处理多种类型，例如同时提供猎豹的外观影像、叫声、相关文字或语音描叙内容，即可让「Pathways」框架快速建立理解「什么是猎豹」的人工智慧模型。

在过去的作法，则需要分别以不同资料内容个别建构人工智慧模型子集，并且透过统整方式建立完整能够认知「什么是猎豹」的人工智慧模型，不仅让训练时间加倍，同时执行效率也相对较低。

至于在整体架构来看，「Pathways」框架所建构模型因为模拟人脑神经元运作方式，因此在一般情况下，仅针对执行运作所需调用模型特定区块，无须让整个模型区块全数投入运作，比方处理中英文互译时，仅需处理中文与英文翻译所需部分，不需要连同其他语言部分也一并执行比对，因此能在整体运作更加省电，同时也能对应更快执行效率与反应速度。

目前还无法确认Google计画将「Pathways」框架应用在哪些服务，但其中必然包含众人经常使用的Google Search，以及Google Assistant数位助理服务。

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