DeepMind团队希望透过“休息”让AI人工智能好好“复习”经验

去年Google宣布将与暴雪娱乐携手以《星海争霸II》作为人工智能系统“AlphaGo”学习内容后，暴雪娱乐稍早释出相关API内容，让包含Google在内开发者能将旗下人工智能系统与《星海争霸II》游戏内容衔接，借此进行游戏内容游玩操作训练，让人工智能系统能透过游戏游玩模拟学习人脑思考模式。

而另一方面，Google人工智能团队DeepMind日前除了让人工智能系统能记取先前学习经验，并且持续从错误中学习之后，更希望能透过模拟人脑休息情况，让人工智能系统能有更好运算发挥效果。

听起来似乎点微妙，毕竟传统印象中的人工智能系统并不需要“休息”即可进行不中断运算，但此次DeepMind团队所提出论点，则是基于先前希望让人工智能系统能记取过往学习经验，进而可在下一次学习或运算过程以更短时间发挥执行成效的基础，使得人工智能系统即使处于休眠、离线状态，依然可借由现有储存数据持续进行“学习”。

这样的作法，其实是模拟人脑在持续学习过程必须有一些时间进行“消耗”、“吸收”，否则可能会在学习过程产生误差，进而导致更大错误产生。因此DeepMind团队并非实际让人工智能系统运算电脑真的进入休息状态，而是改变演算流程，让电脑系统可在学习新知之余，持续进行“复习”，进而累积更多学习经验。

从另一方面来看，这样的学习模式也能应用在不同装置设备，例如今年在Google I/O 2017针对手机等行动装置提出的TensorFlow Lite，基本上就能透过全新运算模式让手机持续学习使用者行为，借此让手机能以更少电力发挥最大运算效益。

而在稍早宣布消息里，暴雪娱乐已经正式开放《星海争霸II》API内容，将可让Google在内开发者借此资源持续训练人工智能系统，透过复杂、快速的游戏进行速度，让人工智能系统能学习人脑快速思考、快速操作的反应模式，对于整体人工智能系统运算效率提升将有一定帮助。