根據Google人工智慧技術子公司DeepMind表示，將此旗下人工智慧技術不僅能藉由類神經網絡方式進行學習，更可能正確地記憶過去曾經學習的知識，藉此達成融會貫通效果。
就DeepMind團隊說明，過往採用的類神經網路學習方式，使得人工智慧系統持續藉由深度學習記錄新知識的情況下，可能同時會將原本曾經學習過的知識所建立連結記錄覆寫，形同學習大量知識卻可能因為無法牢牢記住而容易忘卻情況。
因此，在全新被稱為「簧重整合 (Elastic Weight Consolidation，EWC)」的運算方式中，將加重深度學習過程必須使系統牢記的資訊關連資訊，使得系統在進行多次深度學習時可維持完整「記憶」，進而達成比照人腦持續累積更多知識，並且融會貫通的學習效果。
而在DeepMind團隊成功解決現行人工智慧技術面臨瓶頸情況下，預期將可讓深度學習效率變得更快，例如研發團隊在設計不同應用內容時，即可將過往累積學習成果直接沿用，甚至在持續連結更多學習資源讓系統可累積更多知識，進而發揮更大運算效果。
在人工智慧學習效果能更有效率地累積之下，預期人工智慧系統應用將會有更明顯的成長。
