谷歌的官员透露，最近被这家科技巨头收购的一家初创公司的研究人员正在研究他们所谓的“神经图灵机器”，这是一种基于人工智能的计算机系统，旨在实现图灵机器的想法。该项目(称为DeepMind)的团队迄今已向arXiv预印本服务器上传了两篇论文——一篇描述了他们的新机器的想法，另一篇解释了循环神经网络和长短期记忆单元的相关发现。

图灵机(命名为著名的计算机先驱和深刻的思想家艾伦把谁想出这个想法早在1936年)所定义的谷歌“假设的数学模型计算的机器,可以使用一组预定义的规则来确定输入变量的结果。”换句话说，这是一个可以像人类一样学习的电脑模型。在过去的几十年里，计算机科学家们越来越接近于利用神经网络的概念来建造这样的机器——相互连接的节点(神经元)一起代表数据，这些节点可以被重新组装来支持网络的变化(学习)。但迄今为止，这样的机器一直缺少一个关键部件——外部存储器。当然，不是传统意义上的记忆，而是外部记忆可以用来存储由神经元重构(学习)产生的想法或概念。

例如，一个网络中一些节点的集合共同代表了篮球运动的思想——规则、历史、著名球员的记录等等，它所包含的一切。外部记忆意味着储存一个词的概念——篮球，就像我们人类一样——当我们听到这个词时，我们想象我们支持的球员，大型比赛，或者我们小时候做的篮球，等等。在这项新的努力中，DeepMind的研究人员正试图将这一片段添加到一个神经网络中，以创建一个真实世界的图灵机。

这个团队报告说他们正在取得进展——他们有所有的片段——一个神经网络，输入/输出，当然还有外部记忆片段。他们还报告说，当机器以非常简单的方式工作时，令人印象深刻的是，在一些情况下，它能够超越常规的神经网络。这是好消息。团队承认，坏消息是团队还有很长的路要走。