Rääkige mis tahes tehisintellekti uurijaga ja nad ütlevad teile, et samal ajal kui A.I. võib olla võimeline tegema keerulisi toiminguid, nagu autojuhtimine ja röntgeniskaneeringutelt pisikesi detaile märgates on need isegi 3-aastase üldiste võimete osas ikka veel kõvasti maha jäänud. poiss. Seda nimetatakse mõnikord Moraveci paradoks: Et pealtnäha rasked asjad on A.I jaoks lihtsad, samas kui pealtnäha kerged asjad on rasked.
Aga mis siis, kui saaksite õpetada A.I. juurde õppige nagu laps? Ja milliseid koolitusandmeid oleks vaja katse läbiviimiseks närvivõrku sisestada? New Yorgi ülikooli teadlased otsustasid hiljuti seda hüpoteesi testida, kasutades andmekogumit videomaterjali, mis on tehtud pähe kinnitatavatest kaameratest, mida lapsed oma esimese kolme eluaasta jooksul regulaarselt kandsid elus.
Soovitatud videod
Need SAYcami andmed kogus psühholoog Jess Sullivan ja kolleegid a selle aasta alguses ilmunud paber. Lapsed salvestasid oma GoPro-stiilis kogemusi üks kuni kaks tundi nädalas, kui nad oma igapäevaelu elasid. Teadlased salvestasid materjali, et luua "suur, naturalistlik, pikisuunaline andmekogu imikutele ja lastele mõeldud videotest", mida saavad kasutada psühholoogid, keeleteadlased ja arvutiteadlased.
A.I koolitamine vaadata maailma nagu laps
New Yorgi ülikooli teadlased võtsid seejärel need videoandmed ja kasutasid neid närvivõrgu treenimiseks.
"Eesmärk oli käsitleda loodus vs. kasvatamise tüüpi küsimus," Emin Orhan, projekti juhtivteadur, rääkis Digital Trendsile saadetud meilis. "Arvestades seda visuaalset kogemust, mida lapsed saavad oma varases arengus, kas saame õppida kõrgetasemelisi visuaalseid kategooriaid - nagu laud, tool, kass, auto jne. — üldiste õppealgoritmide kasutamine või eeldab see oskus lastel mingeid kaasasündinud teadmisi mida ei saa õppida üldiste õppemeetodite rakendamisel laste varases visuaalses kogemuses saada?"
A.I. näitas mõningast õppimist, näiteks tundis ära kassi, keda videos sageli esines. Kuigi teadlased ei loonud midagi, mis oleks lähedane lastele mõeldud versioonile Üldine tehisintellekt, toob uurimus siiski esile, kuidas teatud visuaalseid tunnuseid saab õppida lihtsalt naturalistlikke andmeid vaadates. Siiski on veel tööd teha.
"Leidsime, et üldiselt on sel viisil võimalik õppida üsna keerukaid kõrgetasemelisi visuaalseid kontseptsioone ilma kaasasündinud teadmisi eeldamata," selgitas Orhan. "Kuid mõista täpselt, mida need peakaamera andmetega koolitatud masinõppemudelid suudavad teha, ja see, mis neis mudelites laste visuaalsete võimetega võrreldes veel täpselt puudu on, on veel [a] töös edusamme."
Paber uurimistöö kirjeldus on Internetis lugemiseks saadaval.
Toimetajate soovitused
- Kuidas Nintendo saaks kasutada A.I. 4K-mängude toomiseks Switch Pro'sse
- Nutikas uus A.I. süsteem lubab teie koera koolitada, kui olete kodust eemal
- See inimlik põhioskus on A.I jaoks järgmine oluline verstapost.
- Facebook A.I. võib lahendada ühe tüütuima probleemi videovestlusrakendustes
- See A.I. meemigeneraator on omandanud veidra Interneti-huumori kunsti
Uuenda oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
