多倫多大學(xué)ParhamAarabi開發(fā)的一種新計算機(jī)算法可以戰(zhàn)略性地存儲和回憶信息——就像我們的大腦一樣。應(yīng)用科學(xué)與工程學(xué)院的EdwardS.RogersSr.電氣和計算機(jī)工程系的副教授還創(chuàng)建了一個實驗工具，該工具利用新算法來幫助記憶喪失的人。

“大多數(shù)人認(rèn)為人工智能比人類更像機(jī)器人，”Aarabi說，他的框架在格拉斯哥IEEE醫(yī)學(xué)和生物學(xué)工程學(xué)會會議上發(fā)表的一篇論文中得到了探討。“我認(rèn)為這需要改變。”

過去，計算機(jī)依賴用戶準(zhǔn)確地告訴他們要存儲哪些信息。但隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能(AI)技術(shù)的興起，出現(xiàn)了向“模糊”方法發(fā)展的趨勢。

“十年前，計算都是絕對的，”Aarabi說。“CPU處理并準(zhǔn)確存儲內(nèi)存數(shù)據(jù)以做出二元決策。沒有歧義。

“現(xiàn)在我們希望我們的計算機(jī)能夠得出近似結(jié)論并猜測百分比。例如，我們希望圖像處理器告訴我們，一張圖片有10%的可能性包含汽車，而有40%的可能性包含行人。”

Aarabi通過復(fù)制有助于人類確定要記住什么以及同樣重要的是要忘記什么的幾個屬性，將同樣的模糊方法擴(kuò)展到存儲和檢索信息。

研究表明，我們傾向于優(yōu)先考慮最近的事件而不是最近的事件。我們還強(qiáng)調(diào)對我們來說更重要的記憶，我們將長篇敘述壓縮到它們的本質(zhì)。

“例如，今天我記得我送女兒去上學(xué)，我承諾我會回報某人，我承諾我會閱讀一篇研究論文，”Aarabi說。“但我不記得我所經(jīng)歷的每一秒。”

忽略某些信息的能力可以增強(qiáng)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

今天，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)百萬個數(shù)據(jù)庫條目中搜尋，尋找有助于它們正確地將給定輸入與給定輸出相關(guān)聯(lián)的模式。只有經(jīng)過無數(shù)次迭代，該算法最終才能變得足夠準(zhǔn)確，以處理它尚未遇到的新問題。

如果仿生人工記憶使這些算法能夠突出最相關(guān)的數(shù)據(jù)，它們可能會更快地得出有意義的結(jié)果。

該方法還可以支持處理自然語言的工具，以幫助記憶喪失的人跟蹤關(guān)鍵信息。

Aarabi和他的團(tuán)隊使用簡單的基于電子郵件的界面設(shè)置了這樣一個工具。它根據(jù)算法優(yōu)先級和關(guān)鍵字的相關(guān)索引提醒參與者重要信息。

“最終，它適合失憶的人，”阿拉比說。“它可以幫助他們以一種非常人性化、柔和的方式記住事物，而不會壓倒他們。大多數(shù)任務(wù)管理輔助工具都過于復(fù)雜，在這些情況下沒有用處。”

該演示是免費(fèi)的，任何人都可以玩;只需發(fā)送電子郵件至mem@roya.vc獲取說明。

“我自己一直在使用它，”Aarabi說。“我們的目標(biāo)是將演示放在人們手中——無論他們是在處理顯著的記憶退化還是日常壓力——然后看看我們得到了什么反饋。下一步將是建立醫(yī)療保健合作伙伴關(guān)系，以進(jìn)行更全面的測試。”

“如今，人工智能應(yīng)用越來越多地出現(xiàn)在許多以人為本的領(lǐng)域，”電氣和計算機(jī)工程系主任DeepaKundur教授說。“Aarabi教授通過研究將AI與這些‘較軟’領(lǐng)域更好地整合的方法，正在尋求確保AI的潛力在我們的社會中得到充分發(fā)揮。”

Aarabi說這個算法只是一個開始。

“受生物啟發(fā)的記憶可能會讓人工智能更接近人類水平的能力。”