DeepMind 在缔造了 AlphaGo（“阿尔法狗”） 后，在人工智能方面又有新突破。他们开发的“可微分神经计算机”(DNC)，具有独立学习的能力。这种模型模仿生物的神经网络，与可读写的外部存储结构结合，能像神经网络那样调用记忆，通过训练和试错学习，也能像普通计算机一样处理复杂数据。

DeepMind在最近的《自然》杂志上发表论文，展现其研究成果。论文称，DNC已有能力在没有现成知识的情况下，规划出最佳的伦敦地铁线路，或根据符号语言所描述的目标来解决方块拼图问题。以下是DeepMind 发布的博客原文。

最近，我们在《自然》杂志上发表了一份研究，介绍名为“可微分神经计算机”（differentiable neural computer, DNC）的深度强化学习神经网络。我们在研究中展示了DNC如何学习使用其记忆，回答有关复杂结构数据的问题，比如人工生成的故事、家谱，甚至是伦敦地铁线路图。此外，DNC还能通过强化学习，解决方块游戏难题。

柏拉图曾把记忆力比作蜡板，上面一旦刻了字，就能永久保存。柏拉图用一个比喻来解释“可塑性”，即人们可以塑造或重塑自己的想法。但我们的记忆，除了存储内容外，还能够形成联系，相互连接。

英国哲学家约翰•洛克相信，如果记忆是在临近的时间段和空间里形成的，那么它们就可以相连。除了蜡板以外，最著名的比喻就是马塞尔•普鲁斯特的玛德莲蛋糕了（一个成年人只要尝一口年幼时吃过的甜点，童年回忆就如洪水一样涌现）。现在我们知道，片段式记忆（或称事件记忆）依靠的是海马体。

时至今日，人类对记忆的比喻变得更为精炼。记忆对我们来说不再是蜡板，而是一种可塑的过程。在这个过程中，特定的片段组成你的经历，而这些记忆的片段可以重组。

另外，行为与记忆之间的关系是可变的，而非“刺激—反应”这样么简单。它怎么变，与事件的背景与处理事件的优先级别相关。

举个例子来说，如果记得伦敦地铁图，就能回答以下两个有相同答案的问题：“怎么从Piccadilly Circus站去Moorgate站？”和“如果选一条和Northern Line线相邻的线向北走，怎样才能到Moorgate站？”可见，记忆的内容可以和记忆的使用被分开。

另一种观点认为，记忆经过整理之后，可以用于计算。它更像是乐高玩具，人们可以根据问题重组记忆。

神经网络在图形认知方面表现出色，反应快速，决策及时，而我们才刚开始建立能缓慢思考的神经网络，这种网络能有目的，或理性地运用知识。比如，让它储存像交通运输网这种信息，随后有逻辑、合理地思考这些碎片化知识，并回答问题。

我们在最近发表的论文中阐述，如何结合神经网络和记忆系统，造出这一种能快速储存并灵活解读知识的学习型机器。这些被我们成为DNC（differentiable neural computers）的机器，可以像神经网络一样学习，还可以像电脑一样存储复杂数据。

一台普通电脑的处理器可以通过RAM读写信息。RAM给了处理器更多的空间来整理计算过程中的信息。储存临时信息的空间被称为变量，被存在记忆卡上。对电脑来说，设置一个储存数字的变量很简单，建立数据结构也不难，因为变量之间都有关联。

最简单的数据结构之一是列表，列表中，变量按顺序排列。一种更复杂的数据结构是树状结构，如家谱，顺着孩子就能找到父母，以及他们和祖先之间的联系。最复杂且综合的数据结构是图表，如伦敦地铁图。

我们设计DNC的初衷，是让机器独自学习建立复杂数据结构，并解决相关问题。DNC的核心是一个叫“控制器（controller）”的神经网络，它的功能与电脑处理器类似。控制器负责输入、解读、书写记忆，并回答相关问题，它的“记忆”由一系列储存临时信息的空间构成。

控制器可以进行数个记忆操作。每时每刻，控制器都在决定是否写入内存。选择书写的话，信息就被存储到全新的地方，或一个控制器找的地方。这样，控制器就能随时随地更新存储空间的内容。如果所有的记忆空间都满了，控制器也可以选择清空，正如电脑可以换个地方放置无用的数据。

控制器写入记忆，就是把一个矢量单位信息输送到选定的记忆空间。一旦写入信息，不同的记忆空间都会存在联系，这种联系就是存储信息的顺序。

控制器除了写入信息外，还可以解读储存在不同区间的记忆，通过搜索，利用现有的联系，顺序或逆序回忆已写入的信息。被解读过的信息可以直接回答某个问题，或对某个问题作出反应，采取行动。总的来说，这些操作令DNC有能力分配记忆空间、存储记忆信息，并快速搜索记忆。

神经网络控制器接受外部信息。DNC储存的是“已有关联”，“已有关联”能帮控制器搜索记忆。

非专业读者看来，我们重复用“控制器能够……”，“DNC决定做……”的措辞挺奇怪的，但这是因为，DNC是从0开始学习使用记忆、回答问题。 我们把DNC的回答拿去和正确答案作比较，于是，控制器不断优化自己，给出与正确答案越来越接近的答案。在此过程中，控制器也学会了如何使用自己的记忆。

我们想问DNC和数据结构相关的问题，以此测试它的能力。 图表数据是一个很好的测试手段，因为它常包含了一些可以被任意相连的数据，并形成路径和周期。 我们的论文表明，DNC可以通过自主学习，解释一张图表，并回答与之相关的问题。

向DNC描述过伦敦地铁图后，我们问它，“搭乘Central Line线，从Bond Street站出发，坐一站，换乘Circle Line线坐四站，再搭Jubilee Line线坐两站，最后你在哪里出站？”我们也会让DNC计划路线，问它“怎么从Moorgate站到Piccadilly Circus站？”

DNC在接受训练时使用的是随意生成的图表（左）。训练以后，我们再测试DNC能否在伦敦地铁图中找到合适的路线（右）。我们用多组三个词来描述地铁图，并用两个任务来举例：“横向往返运动”，即DNC从站点开始，按一定顺序的路线行走；“最短路线”，也就是DNC要找到两个站点之间最短的线路。

利用一份家谱，我们展示了DNC可以回答需要做复杂运算的问题。比方说，即使我们仅提供了父母、孩子以及兄弟姐妹之间的信息，也可以问DNC“谁是Freya妈妈那边的叔父？”现在我们可以看到controller读取的是哪个记忆区间的信息，以此分析DNC如何使用其记忆。和DNC相比，之前传统神经网络要么没法存储信息，要么就是不会学习解读数据，举一反三。

DNC回答有关家谱的问题。

我们还可以通过强化学习来训练DNC。我们让DNC对一个问题作出反应，但不会告诉它正确答案。一旦它的反应令人满意，我们就会给它打高分。或是让DNC面对一些彩色砖堆，给它指令：“把浅蓝格子放到绿格子底下；橙色格子移到红色格子的右边；紫色的弄到橙色的下面；浅蓝色的放深蓝色右边；绿色格子扔红色格子底下；紫色格子放绿色格子的左边。”

DNC解决移动方块游戏的问题。

我们可以创建许多可实现的目标，再让神经网络来执行任务，达成目标。 在这种情况下，就像一台电脑，DNC能够记住好几条线索，不同线索和某个特定目标相关，DNC可以执行这些任务。

人类记忆如何运作是一个古老的问题，我们对它的理解还不完全。我们希望DNC能够为电脑科学提供新手段，也为认知科学、神经科学提供一个新的模型：这是一台学习机械，无需提前编程，也可以整理信息，让信息和事实相联系，并且利用这些信息解答问题。

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