Lernvoreingenommenheit bei Kindern könnte dazu führen, dass K.I. Technologie besser

Die Theorie dahinter Werkzeuge für maschinelles Lernen, die wie neuronale Netze sind ist, dass sie auf ähnliche Weise funktionieren und insbesondere lernen wie das menschliche Gehirn. So wie wir die Welt durch Versuch und Irrtum entdecken, so tut es auch die moderne künstliche Intelligenz. In der Praxis sieht es jedoch etwas anders aus. Es gibt Aspekte des kindlichen Lernens, die Maschinen nicht reproduzieren können – und sie gehören zu den Dingen, die Menschen in vielen Bereichen zu überlegenen Lernenden machen.

Forscher der New York University arbeiten daran, das zu ändern. Forscher Kanishk Gandhi Und Brenden See haben untersucht, wie etwas namens „Voreingenommenheit zur gegenseitigen Ausschließlichkeit“, das bei Kindern vorhanden ist, dazu beitragen könnte, dass K.I. besser, wenn es um Lernaufgaben wie das Verstehen von Sprache geht.

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„Wenn Kinder versuchen, ein neues Wort zu lernen, verlassen sie sich auf induktive Vorurteile, um den Raum des Möglichen einzuschränken Bedeutungen“, sagte Gandhi, ein Doktorand am Human & Machine Learning Lab der New York University, gegenüber Digital Trends. „Gegenseitige Ausschließlichkeit (ME) ist die Überzeugung von Kindern, dass ein Objekt, wenn es einen Namen hat, keinen anderen haben kann. Gegenseitige Ausschließlichkeit hilft uns, die Bedeutung eines neuen Wortes in mehrdeutigen Kontexten zu verstehen. Wenn Kindern zum Beispiel gesagt wird, sie sollen mir den Dax zeigen, wenn ihnen ein vertrauter und ein unbekannter Gegenstand präsentiert wird, tendieren sie dazu, sich für den unbekannten Gegenstand zu entscheiden.“

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Die Forscher wollten mit ihrer Arbeit einige Ideen untersuchen. Eine bestand darin, zu untersuchen, ob Deep-Learning-Algorithmen, die mit gemeinsamen Lernparadigmen trainiert wurden, mit gegenseitiger Ausschließlichkeit argumentieren würden. Sie wollten auch sehen, ob das Denken durch gegenseitige Ausschließlichkeit dabei helfen würde, Algorithmen bei Aufgaben zu lernen, die üblicherweise mit Deep Learning gelöst werden.

Um diese Untersuchungen durchzuführen, trainierten die Forscher zunächst 400 neuronale Netze, um Wortpaare mit ihrer Bedeutung zu verknüpfen. Die neuronalen Netze wurden dann an 10 Wörtern getestet, die sie noch nie zuvor gesehen hatten. Sie sagten voraus, dass neue Wörter wahrscheinlich eher bekannten als unbekannten Bedeutungen entsprechen würden. Dies deutet darauf hin, dass K.I. hat keinen Anspruch auf Exklusivität. Als nächstes analysierten die Forscher Datensätze, die der KI dabei helfen, ihre Fähigkeiten zu verbessern. Sprachen übersetzen. Dies trug dazu bei, zu zeigen, dass Exklusivitätsvoreingenommenheit für Maschinen von Vorteil wäre.

„Unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Merkmale schlecht zur Struktur gängiger maschineller Lernaufgaben passen“, fuhr Gandhi fort. „ME kann als Anhaltspunkt für die Verallgemeinerung bei gängigen Übersetzungs- und Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, insbesondere in den frühen Phasen der Ausbildung. Wir glauben, dass das Aufzeigen dieser Voreingenommenheit dazu beitragen würde, dass Lernalgorithmen schneller und anpassungsfähiger lernen.“

Als Gandhi und Lake in eine Arbeit schreiben beschreiben ihre Arbeit: „Starke induktive Vorurteile ermöglichen es Kindern, schnell und anpassungsfähig zu lernen … Es gibt eine überzeugende Argumente für die Gestaltung neuronaler Netze, die auf gegenseitiger Ausschließlichkeit basieren, was noch offen ist Herausforderung."

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