「集中力」を持つ人工知能はありますか？

人間は複数のタスクを同時に実行できます（たとえば、音楽を聴きながら読むなど）が、主な焦点またはタスクから行うよりも効率が悪く、焦点が絞られていないソースからの情報を記憶します。

人工知能の場合、そのようなことがあるのでしょうか？たとえば、ニューラルネットワークにそのような特性があることは疑わしいですが、私は間違っているかもしれません。

文字列の類似性の問題を解決するためのダグラスホフスタッターのCopyCatアーキテクチャは、意味論的に情報に基づいた「salience」の概念を維持するように意図的に設計されています。ソリューション（の一部）の顕著性の値は最終的に数値で表されますが、それが決定する手段は、人間の認知において「選択的注意」が機能する方法に（少なくとも機能的に）対応することを広く意図しています。

集中力は、おそらく「フォーカス」または「注意」として把握する方が簡単ですが、AIにはかなりの歴史があります。この答えは模倣に言及し、そして80年代にニューラルネットワークを持つ作品にもあった（例えばから福島、ネオコグニトロンの作成者）。

さらに最近では、注意ニューラルネットワークでは、されて勢いを増し。メカニズムはディープニューラルネットワークの学習に適用されます。