IBM將在5月份的人工智能會議上公佈的新的人工智能技術。IBM已經構建了一種可以即時學習的算法，利用類似虛擬內存的東西來適應不斷變化的環境，這和以前的學習算法相比，不需要從頭開始訓練。
IBM Watson人工智能實驗室最近在網上分享的一篇研究論文顯示，當它玩一個遊戲時，即使管道和障礙物之間的距離不斷變化，而不需要重複觀測或者探測，這是一種自適應模式。這是下一代人工智能靈活適應的一個很不錯的例子，也許是未來人工智能的一個標誌。
像這樣的項目的最終目標是建立人工通用智能，或者更類人的人工智能，夢想久遠點，甚至會出現類似於超級人類的人工智能。目前它確實能夠通過模仿大腦的靈活性和隨著時間的推移更新其知識庫的能力，使人工智能以更人性化的方式學習。
IBM科學家Matt Riemer在一篇未發表的博客文章中描述了他的團隊如何解決人工智能健忘的問題，不過該文章或者該模型還沒有在IBM內部接受過由未來主義和人道主義倫理的審查。通常，一個算法會成為所謂的“災難性遺忘”的犧牲品，在這種情況下，人工智能會忘記它以前的訓練，一旦接受了新任務的訓練，忘記所有以前的訓練。
其他科學家已經解決了災難性的遺忘問題。來自谷歌DeepMind的一個團隊甚至建立了一個具有想象力的算法，使其能夠更好地存儲“記憶”。這項新的研究解決了與DeepMind研究類似的問題。
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