名古屋大学信息学研究生院的一个研究小组通过基于计算机的进化实验，朝着创建具有元记忆的神经网络迈出了一大步。他们的论文发表在科学报告中。
近年来，利用模拟大脑回路的神经网络设计人工智能技术取得了快速进展。这一研究领域的一个目标是了解元记忆的进化，用它来创造具有人类思维的人工智能。
元记忆是这样一个过程：我们问自己是否记得昨天晚餐吃了什么，然后利用这个记忆来决定今晚是否吃些不同的东西。虽然这似乎是一个简单的问题，但回答它需要一个复杂的过程。元记忆很重要，因为它涉及到一个人了解自己的记忆能力并相应地调整自己的行为。
“为了阐明人类思维和意识的进化基础，理解元记忆是很重要的，”该研究报告的主要作者Takaya Arita教授解释道。“真正像人类一样的人工智能，可以像家庭成员一样在家中互动和享受，是一种具有一定元记忆的人工智能，因为它能够记住曾经听到或学到的东西。”
在研究元记忆时，研究人员通常采用“延迟匹配样本任务”在人类中，这项任务包括参与者看到一个物体，比如一个红色圆圈，记住它，然后参加一项测试，从多个相似的物体中选择他们以前看到的东西。正确答案将得到奖励，错误答案将受到惩罚。然而，受试者可以选择不做测试，仍然可以获得较少的奖励。
执行此任务的人自然会使用他们的元记忆来考虑他们是否记得看到过对象。如果他们记住了，他们会参加测试以获得更大的奖励，如果他们不确定，他们会避免受到惩罚的风险，而是获得较小的奖励。此前的研究报告称，猴子也能完成这项任务。
名古屋大学的团队由信息学研究生院的Takaya Arita教授、Yusuke Yamato和Reiji Suzuki组成，他们创建了一个人工神经网络模型，该模型执行延迟匹配样本任务，并分析其行为。
尽管该模型是从甚至没有记忆功能的随机神经网络开始的，但它能够进化到与先前研究中的猴子表现相似的程度。神经网络可以检查记忆，保存它们，并分离输出。这种智力能够做到这一点，而不需要研究人员的任何帮助或干预，这表明它具有元记忆机制的可能性。该发现的Arita教授说：“对元记忆的需求取决于用户的环境。因此，人工智能拥有一个通过学习和进化来适应其环境的元记忆非常重要。”。“关键是人工智能通过学习和进化来创建适应其环境的元记忆。”
用元内存创建适应性智能是制造像我们这样有记忆的机器的一大步。该团队对未来充满热情，“这一成就有望为实现具有‘类人思维’甚至意识的人工智能提供线索。”