Slik skal kunstig intelligens lære å huske

I 2015 laget selskapet Deep Mind sensasjon da et nevralt nettverk på egen hånd klarte å lære seg 49 klassiske Atari-spill. Systemet fikk som input bare de fargede pikslene på skjermen og spillereglene. Algoritmen lærte seg spillene ved å prøve og feile og ved å få belønning for gunstige beslutninger. Det viste seg likevel at når man forsøkte å trene opp algoritmen til en annen type spill som krevde en annen strategi, ble det nevrale nettet hjemsøkt av en katastrofal glemsomhet.

Algoritmen glemte rett og slett hvordan den tidligere hadde mestret de spillene den hadde lært.

Det er forståelig ut i fra hvordan kunstig intelligens fungerer. Når man trener et nettverk til bestemte oppgaver så blir de vektede tilknytningene mellom nettverkets kunstige nevroner tilpasset løsningen av oppgaven. Får systemet en ny oppgave blir de gamle vektingene overskrevet.