Stvari, ki so za umetno inteligenco popolnoma očitne, lahko postanejo nerešljiva naloga, zato se je DeepMind odločil nevronsko mrežo naučiti abstraktno razmišljati in se povezati z drugimi nevronskimi omrežji, da bi pomagali in skupaj rešili zapletene težave.
Naučiti AI prepoznati slike je tako enostavno kot lupljenje hrušk, vendar je določiti, kateri od predmetov je večji od drugega, če so na različnih razdaljah, že težje. Da bi to naredili, je DeepMind razvil nevronsko mrežo, ki je specializirana za takšne naloge, nato pa je nanjo povezal AI, da bi izboljšal svoje zmogljivosti.
Med usposabljanjem AI so mu pokazali slike različnih tridimenzionalnih predmetov, nato pa so novi programu začeli postavljati težka vprašanja, ki so ga silila k racionalnemu razmišljanju. Na vprašanje, kakšna je velikost valja, ki se nahaja na levi strani rjavega kovinskega kosa, ki je levo od velike kroglice, je umetna inteligenca, povezana z nevronsko mrežo, odgovorila dokaj hitro in pravilno. Razvijalci so za AI pripravili kar nekaj takih nalog, toda v 95 odstotkih primerov je program pravilno odgovoril, kar kaže na majhen razkorak med človeškimi tekmeci.
Googlova nevronska mreža je druge AI začela poučevati januarja letos, zdaj pa jih lahko nauči veliko bolj zanimivih lekcij. Praktične uporabe razvoja še ni bilo izumljeno, vsekakor pa je prijetno prijetno dejstvo, da je umetna inteligenca postala pametnejša in pametnejša.