导读：很多朋友问到关于人工智能如何快速记忆的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
怎样快速学好Ai！
1.对于精通PS的设计师来说，AI有很多相似之处，学起来更加容易，如果PS不熟练，可以先买本书阅读下基本的理论知识，了解AI的界面和工具选项栏的作用。推荐电子书和纸质书。
2.大概熟悉之后，在电脑要安装AI软件，打开软件，进行最基本的操作，所谓熟能生巧，多练多看，达到很熟悉的程度。
3.学会使用快捷键，也可以自己设置快捷方式，快捷键可以帮助我们提高工作效率，还有就是掌握一些操作技巧，这些能够提高我们的速度和更加理解工具的应用。
4.简单模仿，看一些简单的素材文件，开始模仿其操作，想像一下要怎么实现操作，应用了哪些工具。
5.自己定义目标，根据创作理念，开始发挥创作性思维，用学到的知识填补画面，设计一副完整的作品。
6.最重要的还是要多看大师们的作品，领悟其精髓，化为已用，多看多思考，形成自己的设计风格。
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人工智能学会如何提高大脑的记忆力？
说到黑匣子，没有比人脑更黑的了。科学家感叹道，我们的灰质问题非常复杂，它本身并不能完全理解。
但是如果我们不能挖掘我们自己的大脑，也许机器可以为我们做到这一点。在最新一期的“自然通信” 杂志上，宾夕法尼亚大学心理学家迈克尔卡哈纳领导的研究人员表明，机器学习算法- 众所周知的不可思议的系统本身- 可用于解码并增强人类记忆力。怎么样？通过触发向大脑提供精确定时的电脉冲。
换句话说，研究人员可以使用一个黑匣子来解锁另一个黑匣子的潜力。一方面这听起来像是对一个荒谬困难的问题的一个相当优雅的解决方案，另一方面听起来像是一场技术爆发式恐怖片的开始。
当谈到大脑测量时，最好的录音来自颅内。但是，人们和机构审查委员会通常不会以科学为名打开头骨。因此Kahana和他的同事们与25位癫痫患者合作，每位患者的大脑中植入了100到200个电极（监测癫痫相关的电活动）。Kahana和他的团队搭载这些植入物，使用电极在记忆任务中记录高分辨率的大脑活动。
首先，研究人员了解大脑记忆某些东西时的样子。当患者阅读并试图内化单词列表时，Kahana和他的团队从每个植入电极每秒收集数千次电压测量数据。后来，他们测试了患者的回忆建立数据，了解哪些大脑活动模式与记忆单词和忘记单词有关。
然后他们又做了。然后再次。在对每个测试对象进行两次或三次访问之后，他们收集了足够的训练数据以生成针对患者的算法，这些算法可以根据每个患者的电极活性单独预测每个患者可能记住哪些字。
这是踢球者。这些电极不只是读神经活动，他们也可以刺激它。因此，研究人员试图刺激大脑改善- 或者正如他们所说的那样，“拯救”- 实时记忆的形成。每隔几秒钟，主题会看到一个新单词，新训练的算法将决定大脑是否准备好记住它。卡哈纳说：“闭环系统让我们记录受试者大脑的状态，分析它，并决定是否触发刺激，全部在几百毫秒内完成。
它的工作。研究人员的系统使患者平均回忆词的能力提高了15％。
这并不是Kahana实验室第一次探索大脑刺激对记忆的影响。去年，该组织表明，电极脉冲似乎会改善或恶化召回，这取决于研究人员何时提供。在该研究中，当研究人员在低功能期间刺激大脑的记忆特异性区域（高功能时期的刺激具有相反效果）时，测试对象得分更高。这是一个重大发现，但在治疗上无用;研究人员只能在进行记忆测试后才能识别记忆和大脑状态之间的联系。从脑部增强的角度来看，你真正想要的是在记忆过程中传递脉冲。
现在，Kahana和他的同事似乎利用他们的机器学习算法关闭了循环。Kahana说：“我们只是用它来识别猫的图像，而不是用它来识别猫的图像，而是用它来构建一个解码器- 这个东西可以看电子活动，并说出大脑是否处于有利于学习的状态。如果大脑看起来像是在有效地编码记忆，那么研究人员就会放弃它。如果不是这样，他们的系统会迅速提供电脉冲，将其推入更高功能的状态- 就像大脑的起搏器一样。
“这不是一个whom效应，但它绝对是有前途的，”加州大学圣地亚哥神经科学家布拉德利沃伊克说，谁是研究无关。现在的问题是这个领域的未来工作是否会产生更好的结果。如果患者的大脑植入了更多和更精确的电极，则算法可以在更小的时间尺度上解码更多的神经特征，具有更多的特异性。更多的培训数据也可能有所帮助;大多数癫痫患者最多只能参加像这样的研究几周，这限制了研究人员与他们一起度过的时间。在三次以上的会话中训练的机器学习算法可能比Kahana最近的研究表现要好。
但即使有更高的分辨率和更多的训练数据，科学家也需要解决使用不透明算法研究和操纵大脑的意义。事实是，虽然Kahana的系统可以在特定情况下改善词汇回忆，但他并不确切知道它如何改善功能。这就是机器学习的本质。
幸运的是，Kahana的团队已经考虑到了这一点，有些算法比其他算法更容易审查。对于这项特定的研究，研究人员使用了一种简单的线性分类器，这使得他们可以得出一些关于个体电极活动如何可能有助于模型区分大脑活动模式的能力的推论。“在这一点上，我们现在还不能确定我们用于记录大脑活动的功能之间是否存在相互作用，”负责该研究的机器学习分析的UPenn心理学家Youssef Ezzyat说。
更复杂的深度学习技术不一定会转化为更大的认知增强。但是如果他们这样做了，研究人员可能会绞尽脑汁地理解机器决定提供大脑增强的电子冲动。或者，如果他们真的变成恶魔般的话，他们会阻止他们。
人工智能究竟怎么长“记性”
首先，我们来解释一下什么是“灾难性忘却”（catastrophic forgetting）。
现有人工智能技术的底层是机器学习技术，也就是利用很多层神经网络来对问题进行量化分析。最终得到一个相对靠谱的神经网络，知道如何分解问题最合理，却不知道网络参数数值与最终结果除了正确率之外的其他逻辑意义。
那么我们假设现在有两个需要学习的新生事物A和B，而我们先后用一套神经网络去学习，就会出现一个非常尴尬的局面：
让人工智能学习完A之后学习B，之前为完成A任务所建立的神经网络就变得无用，需要再次从0开始积累。当神经网络学会如何解决B问题之后，A问题的解决方法却又已经被覆盖，等于“忘记”了。
那种想说一件事，但是因为被打断突然忘掉了，有多郁闷你肯定懂。
通俗点来说，虽然这套神经网络能够同时学习A、B两种事物，但他们从本质上来说却不是一个神经网络，因为它并不能同时完成两项事务。
这个特性就好比一堵“高墙”，拦住了人工智能往通用化的方向前进。也正因为不能通用化，所以我们目前看到的人工智能还久久停留在“弱人工智能（只能完成一个或者一类实际问题）”阶段。
为了解决这个问题，DeepMind此次引入了一套全新的算法体系EWC（弹性权重巩固），原理并不复杂。
A、B两个任务，以及分别对应的两个神经网络
依旧是A、B两个需要学习的事物，但在学习完A之后EWC算法中多出来了一步：根据神经网络中每一个神经元与结果的关系强弱，分别给他们加上一个对应的时间保护设置。当再次学习全新事物B时，A事物最关键的神经网络结构会被保留，即便少部分被覆盖，也能快速通过再次学习获得。
袁行远特别指出：“这次DeepMind进展的关键，在于19个游戏用的是同一个神经网络。”单从这个成绩来看，DeepMind这次的实验已经算成功了。
不得不说，这的确很像人脑的工作方式。因为人类大脑也会左右分工、大脑皮层的不同位置也会负责不同任务。处理具体问题的时候，大脑对应区域自然会运转起来。而EWC的出现，就是去衡量这些无法同时工作的神经网络应该如何分别留存。
实际上，DeepMind这套算法的参考对象就是人类和哺乳动物大脑，因为他们都有巩固先前获得技能和记忆的能力。根据神经科学目前的研究成果，大脑中主要有两种巩固知识的方式系统巩固（systems consolidation ）与突触巩固（synaptic consolidation）。
系统巩固的过程中，人类大脑将快速学习部分获得的记忆转印进了缓慢学习的部分。这一转印过程有有意识的回忆参与，也有无意识回忆的参与，人类做梦时就能完成这一转印过程。而在突触巩固中，如果一种技能在此前的学习中非常重要，神经元之间连接就不会被覆盖。
而这次DeepMind公布的EWC算法，实际就模拟了突触巩固。但毫无疑问，即便装备了EWC算法，人工智能目前的记忆复杂程度还远远比不上人类。
是骡子是马？拉出来玩几把游戏再说
既然算法有了，自然要测试一下。DeepMind选择了一个自己熟悉的项目：19款ATARI 2600（一款1977年发布的经典像素游戏主机，之上有数款最经典的游戏）游戏。
早在2015年，DeepMind就通过自行研发的神经网络Deep Q，在这些游戏上得分超过了人类。
还是熟悉的项目，但DeepMind这回在Deep Q基础上加上了EWC算法。
同时为了验证EWC算法的有效性，他们添加了一个考核条件：每种游戏只能学习2000万次，然后就切换到下一个游戏。当19个游戏全部被学习一次之后，再从第一个游戏重新开始学习。
最终他们得到了下面的结果：
注：SGD（蓝色）为没有加上EWC的学习结果，红色是加上EWC算法之后，single game（黑色）为持续对单个游戏进行学习的结果。
需要额外解释一下的是，这些图表中横向坐标是学习次数，同时EWC并不是连续学习的结果。EWC每两个峰谷之间实际上已经学习了另外18个游戏。
对结果做一个简单统计：在19个游戏中，总共有11个EWC成绩达到或者接近（以80%计算）single game的成绩。
另外一方面，EWC与SGD成绩对比也能显现出很有趣的趋势：在绝大多数游戏中，两者都会在“重新学习”之后发生较明显的成绩下滑，但是EWC的成绩通常比SGD高，而且整体波动幅度会越来越小。而这恰恰证明，EWC的确记住了这个游戏怎么玩。
但与此同时，我们还能发现另外一些有趣的结果：
1、breakout、star gunner、Asterix这几款游戏中，数据的积累非常重要，single game也是在学习量积累到一定程度之后才找到其中的规律，而每个游戏只能学习2000次的限制让EWC、SGD都无法取得进展（即便我们继续增加回合数，希望也很渺茫）。
2、在kangaroo这款游戏中，不同的学习尝试似乎反而促进了分数，EWC在数个回个之后曾取得多个超过single game的成绩（这跟人类玩游戏需要状态、灵感有点类似）。
3、在demon attack、defender、space invaders这几款游戏中，EWC在几个回合之后出现成绩下滑。即便后面多个回合继续研究也没有起色。这可能是由于学习次数不够，同时也有可能是因为EWC网络没有正确选择应该保留的神经网络组件的结果。
这次实验证明了EWC的确能够工作。但不同游戏下表现差异比较大。如何选择需要“记忆”的神经网络，每次学习的次数如何决定？这些硬性条件同样需要算法来平衡，我们甚至可以说现在的EWC算法是残缺的。
袁行远对这部分实验也指出了自己的几个看法：
1、DeepMind选择ATARI 2600游戏作为测试样本有其原因所在，虽然游戏种类、玩法、成绩不同，但输入都是一致的，这在一定程度上保证了神经网络的通用性质。
2、这次记忆体系的构建并不会直接打通强人工智能之路，这还是一个非常漫长的道路。
3、神经科学目前的积累基本已经被人工智能所“掏空”，接下来人工智能的进展还需要不断靠尝试推进。
记忆铺路，让强人工智能早日来临
正如上文所提到的那样，引入“记忆”最终是为了前往人工智能的终极目标——强人工智能，这也是最理想的道路之一。
袁行远就此分享了一下目前他所理解的两条前往强人工智能的道路——语言与记忆：“就比如AlphaGo，它现在的确很厉害，未来肯定能超过人类。但它目前还不能做到我最希望的一件事，把它下棋的经验写出来。这样虽然它能下过人类，但是人类并不能理解它的思考，那就等于对人类没有意义。”
那么怎么才能让AlphaGo学会写书呢？首先就是能够将AlphaGo的下棋经验记录下来，也就是记忆；其次还需要将这些记忆变成人类所能理解的代码、语言。
当然，此次DeepMind所尝试的算法还非常有限，并不能算作一个完整的记忆体系。究竟怎么样的记忆才是人工智能最需要的？袁行远表示：“记住东西是必须的，关键是要能够变成一本一本的书，也就是能够输出一个外部可以接受的成果。这样不同的人工智能能够交换知识，人类也可以进行学习。”
从时间长度来看，这些书本实际可以定义为一个个长期记忆，能够永久保存、更新就最好了。
至于语言方面，彩云AI最新产品“彩云小译”就是一款人工智能驱动的翻译产品。在之前接受Xtecher采访的时候他也曾强调过：“我们目前在做的是人与人之间语言的翻译，未来实际上同样也可以作为机器与人沟通的桥梁。”
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何快速记忆的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能如何快速记忆的相关内容别忘了在本站进行查找喔。