Ting som er helt åpenbart for mennesker for kunstig intelligens kan bli en uoppløselig oppgave, så DeepMind bestemte seg for å lære et nevralt nettverk å tenke abstrakt og koble seg til andre nevrale nettverk for å hjelpe og i fellesskap løse komplekse problemer.
Å lære AI å gjenkjenne bilder er like enkelt som å beskjære pærer, men det er allerede vanskeligere å bestemme hvilken av gjenstandene som er større enn de andre, hvis de har forskjellige avstander. For å gjøre dette utviklet DeepMind et nevralt nettverk som spesialiserer seg på slike oppgaver, og koblet deretter AI til det for å forbedre mulighetene.
Under AI-opplæringen fikk han vist bilder av forskjellige tredimensjonale objekter, og så begynte de å stille det nye programmet vanskelige spørsmål, og tvang ham til å tenke rasjonelt. På spørsmål om hva som er størrelsen på sylinderen som ligger til venstre for brown metal-saken, som er til venstre for den store ballen, svarte den kunstige intelligensen koblet til det nevrale nettverket ganske raskt og riktig. Utviklere forberedte ganske mange slike oppgaver for AI, men i 95 prosent av tilfellene svarte programmet riktig, og viste et lite gap fra menneskelige konkurrenter.
Googles nevrale nettverk begynte å lære andre AI-er tilbake i januar i år, men nå kan det lære dem mye mer interessante leksjoner. Praktisk anvendelse av utviklingen er ennå ikke oppfunnet, men det faktum at kunstig intelligens har blitt smartere og smartere er definitivt gledelig.
