Sprechen Sie mit irgendeinem Forscher für künstliche Intelligenz und er wird Ihnen das sagen, während K.I. ist möglicherweise zu komplexen Handlungen wie dem Autofahren fähig Und wenn es darum geht, winzige Details auf Röntgenaufnahmen zu erkennen, liegen sie immer noch weit zurück, wenn es um die allgemeinen Fähigkeiten selbst eines Dreijährigen geht Kind. Dies wird manchmal genannt Moravecs Paradoxon: Dass die scheinbar schwierigen Dinge für eine KI einfach sind, während die scheinbar einfachen Dinge schwierig sind.
Aber was wäre, wenn Sie einer KI beibringen könnten, Zu lerne wie ein Kind? Und welche Trainingsdaten müssten Sie in ein neuronales Netzwerk einspeisen, um das Experiment durchzuführen? Forscher der New York University machten sich kürzlich daran, diese Hypothese anhand eines Datensatzes zu testen Videoaufnahmen von Kopfkameras, die Kinder in den ersten drei Jahren regelmäßig tragen lebendig.
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Diese SAYcam-Daten wurden von einem Psychologen gesammelt Jess Sullivan
und Kollegen in a Papier, das Anfang des Jahres veröffentlicht wurde. Die Kinder zeichneten ihre Erfahrungen im GoPro-Stil ein bis zwei Stunden pro Woche auf, während sie ihrem Alltag nachgingen. Die Forscher zeichneten das Filmmaterial auf, um einen „großen, naturalistischen Längsschnittdatensatz von Videos aus der Perspektive von Säuglingen und Kindern“ zu erstellen, der von Psychologen, Linguisten und Informatikern verwendet werden kann.Training einer KI die Welt wie ein Kind betrachten
Die Forscher der New York University nahmen diese Videodaten dann und trainierten damit ein neuronales Netzwerk.
„Das Ziel bestand darin, das Problem Natur vs. Frage vom Typ „Pflege“ Emin Orhan, leitender Forscher des Projekts, sagte in einer E-Mail an Digital Trends. „Können wir angesichts dieser visuellen Erfahrung, die Kinder in ihrer frühen Entwicklung machen, visuelle Kategorien auf hohem Niveau lernen – wie Tisch, Stuhl, Katze, Auto usw.“ – Verwendung allgemeiner Lernalgorithmen oder erfordert diese Fähigkeit ein angeborenes Wissen der Kinder? Das kann nicht durch die Anwendung allgemeiner Lernmethoden auf die frühe visuelle Erfahrung von Kindern gelernt werden erhalten?"
Die K.I. zeigte einiges Lernen, indem es beispielsweise eine Katze erkannte, die häufig im Video vorkam. Während die Forscher nichts annähernd an eine Kinderversion davon erschufen Künstliche allgemeine IntelligenzDie Forschung zeigt jedoch, wie bestimmte visuelle Merkmale einfach durch das Betrachten naturalistischer Daten erlernt werden können. Es gibt jedoch noch viel zu tun.
„Wir haben festgestellt, dass es im Großen und Ganzen möglich ist, auf diese Weise ziemlich anspruchsvolle visuelle Konzepte auf hohem Niveau zu erlernen, ohne angeborene Kenntnisse vorauszusetzen“, erklärte Orhan. „Aber genau zu verstehen, wozu diese maschinellen Lernmodelle, die mit den Headcam-Daten trainiert wurden, in der Lage sind, und Was diesen Modellen im Vergleich zu den visuellen Fähigkeiten von Kindern genau noch fehlt, ist noch Arbeit Fortschritt."
Ein Papier Die Beschreibung der Forschung kann online gelesen werden.
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