Dingen die voor de mens volkomen duidelijk zijn voor kunstmatige intelligentie kunnen een onoplosbare taak worden, dus besloot DeepMind een neuraal netwerk abstract te leren denken en verbinding te maken met andere neurale netwerken om te helpen en samen complexe problemen op te lossen.
AI leren om afbeeldingen te herkennen is net zo eenvoudig als het beschieten van peren, maar bepalen welke van de objecten groter is dan de andere, als ze zich op verschillende afstanden bevinden, is al moeilijker. Om dit te doen, heeft DeepMind een neuraal netwerk ontwikkeld dat gespecialiseerd is in dergelijke taken en vervolgens AI ermee verbonden om de mogelijkheden ervan te verbeteren.
Tijdens de AI-training kreeg hij afbeeldingen te zien van verschillende driedimensionale objecten, en toen begonnen ze het nieuwe programma moeilijke vragen te stellen, waardoor hij rationeel moest denken. Op de vraag wat de grootte is van de cilinder die zich links van het bruine metalen ding bevindt, dat zich links van de grote bal bevindt, antwoordde de kunstmatige intelligentie die op het neurale netwerk was aangesloten vrij snel en correct. Ontwikkelaars hebben nogal wat van dergelijke taken voor AI voorbereid, maar in 95 procent van de gevallen antwoordde het programma correct, met een kleine kloof ten opzichte van menselijke rivalen.
Het neurale netwerk van Google is in januari van dit jaar begonnen met het onderwijzen van andere AI's, maar kan ze nu veel interessantere lessen leren. De praktische toepassing van de ontwikkeling is nog niet uitgevonden, maar juist het feit dat kunstmatige intelligentie slimmer en slimmer is geworden, is zeker prettig.
