本文摘要：单一经验的灵活性重新构建，以推断尚未仔细观察到的关系.这叫推理小说。

单一经验的灵活性重新构建，以推断尚未仔细观察到的关系.这叫推理小说。有趣的是，早就证明了海马体是通过一个叫做模式分离的过程，相互独立地储存记忆的，这个过程仅次于增加记忆之间的障碍。

最近的一项研究说明了这一点：独立国家储存的这些记忆的整合通常发生在通过循环机制进行搜索时(这种机制允许从多种模式中分离出来的代码相互作用，因此反对推理小说)。因此，DeepMind的工作从本研究中得到启发，在机器学习模式下研究和加强推理小说。

利用神经科学文献，研究人员设计了一个称为PAI(配对认知推理)的过程分解任务。这个任务的目的是通过强迫AI系统自己抽象科学知识来解决以前没有见过的问题，从而提供推理小说的能力。

随后，研究者构建了MEMO，在获取输出搜索时需要输入一系列可能的答案；而且，为了尽量减少恰当的计算，答案往往是紧密相关的形式。研究人员说，MEMO在记忆中保留了一组事实，并以同构的方式学习以适应某种机制。这种机制在内存中使用时具有更大的灵活性，它不同于典型的AI模型，因为它使计算的时间适应任务的复杂性。

在工作过程中，MEMO提供了来自人类误解记忆模型REMERGE的线索，该模型将从记忆中检索到的内容作为新的搜索进行回收，并使用回收过程中不同时间步骤中检索到的内容之间的差异来计算模型是否在固定点适应了环境。随后，MEMO将不会输入一个动作，该动作命令它是否期望以后计算和搜索它的内存，或者它是否需要调用一个等价的任务。在测试中，DeepMind研究人员将MEMO与Facebook AI Research的bAbi套件中的两个基准模型和当前的最新模型进行了比较(根据一组20项评估文本解释和推理小说的任务)。

结果表明，MEMO需要在PAI任务上建立最低的准确率，是唯一需要在长序列中流畅地问出最简单的推理小说的架构。另外，与性能最好的基准模型的10步相比，MEMO只需要三次“跳跃”就可以完成一个任务。在另一个等价节点图条件下寻找两个节点间最短路径的任务中，面对更简单的节点图，MEMO比基准模型好20%。

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