是否有任何具有“集中力”的人工智能？

人类可以同时执行多个任务（例如，边听音乐边读书），但是我们从不太集中的来源记住信息的效率要比集中在主要任务上的效率差。

在人工智能中是否存在这样的事情？例如，我怀疑神经网络是否具有这种特性，但我可能是错的。

Douglas Hofstadter的用于解决字母字符串类比问题的CopyCat体系结构经过精心设计，以维护语义上有意义的“显着性”概念，即，在存在各种竞争可能性的情况下，往往会保持对最引人注目的一种兴趣。尽管解决方案（部分）的显着性值最终用数字表示，但确定该解决方案的方法广泛地旨在（至少在功能上）对应于“选择性注意”在人类认知中的工作方式。

专注，也许更容易理解为“专注”或“注意力”，在人工智能领域已有相当长的历史。这个答案提到了CopyCat，并且在80年代也使用了神经网络（例如，来自Neocognitron的创建者Fukushima）。

最近，在神经网络中的注意力正在增加。该机制应用于深度神经网络中的学习。