Teooria taga masinõppetööriistad, mis on nagu närvivõrgud on see, et nad toimivad ja täpsemalt õpivad sarnaselt inimese ajuga. Nii nagu me avastame maailma katse-eksituse meetodil, teeb seda ka kaasaegne tehisintellekt. Praktikas on asjad aga veidi teisiti. Lapsepõlve õppimisel on aspekte, mida masinad ei suuda korrata – ja need on üks asju, mis paljudes valdkondades muudavad inimesed paremaks õppijaks.
New Yorgi ülikooli teadlased töötavad selle muutmise nimel. Teadlased Kanishk Gandhi ja Brendeni järv on uurinud, kuidas midagi, mida nimetatakse "vastastikuse eksklusiivsuse eelarvamuseks", mis esineb lastel, võib aidata muuta A.I. paremini, kui tegemist on õpiülesannetega, nagu keele mõistmine.
Soovitatavad videod
"Kui lapsed püüavad õppida uut sõna, toetuvad nad induktiivsetele eelarvamustele, et kitsendada võimalike sõnade ruumi. tähendusi," ütles New Yorgi ülikooli inim- ja masinõppe labori kraadiõppur Gandhi Digitalile Trendid. “Vastastikune eksklusiivsus (ME) on usk, et lastel on see, et kui objektil on üks nimi, ei saa sellel olla teist nime. Vastastikune eksklusiivsus aitab meil mõista uudse sõna tähendust mitmetähenduslikus kontekstis. Näiteks [kui] lastele öeldakse tuttava ja võõra objekti esitamisel „näidake mulle pätt”, kipuvad nad valima harjumatu.
Seotud
- Need geniaalsed ideed võivad aidata tehisintellekti natuke vähem kurja teha
- Meta tegi DALL-E video jaoks ja see on ühtaegu jube ja hämmastav
- Optilised illusioonid võivad aidata meil luua järgmise põlvkonna tehisintellekti
Teadlased soovisid oma tööga uurida paari ideed. Üks oli uurida, kas süvaõppe algoritmid, mida koolitati tavaliste õppimisparadigmade abil, oleks vastastikuse ainuõigusega põhjendatud. Samuti soovisid nad näha, kas vastastikuse eksklusiivsuse alusel arutlemine aitaks õppimisalgoritme kasutada ülesannetes, mida tavaliselt lahendatakse süvaõppe abil.
Nende uuringute läbiviimiseks koolitasid teadlased kõigepealt 400 närvivõrku, et seostada sõnapaare nende tähendustega. Seejärel testiti närvivõrke 10 sõna peal, mida nad polnud kunagi varem näinud. Nad ennustasid, et uued sõnad vastavad tõenäoliselt pigem tuntud kui tundmatutele tähendustele. See viitab sellele, et A.I. ei oma ainuõigust. Järgmisena analüüsisid teadlased andmekogumeid, mis aitavad A.I. keeli tõlkida. See aitas näidata, et eksklusiivsuse eelarvamus oleks masinatele kasulik.
"Meie tulemused näitavad, et need omadused on halvasti sobitatud tavaliste masinõppeülesannete struktuuriga, " jätkas Gandhi. „ME-d saab kasutada üldistusnäitajana tavalistes tõlke- ja klassifitseerimisülesannetes, eriti koolituse algfaasis. Usume, et erapoolikuse näitamine aitaks õppimisalgoritmidel kiiremini ja paremini kohaneda.
Nagu Gandhi ja järv paberisse kirjutama kirjeldades oma tööd: „Tugevad induktiivsed eelarvamused võimaldavad lastel õppida kiiresti ja kohandatavatel viisidel … mõjuv näide närvivõrkude kujundamiseks, mis on tingitud vastastikusest eksklusiivsusest, mis jääb lahtiseks väljakutse."
Toimetajate soovitused
- Apple'i ChatGPT rivaal võib teie eest automaatselt koodi kirjutada
- Photoshop AI arvab, et õnn on mädahammastega naeratus
- Esitasin oma naeruväärse käivitusidee robot-VC-le
- Kuidas me teame, millal AI tegelikult tundlikuks muutub?
- Microsoft lõpetab oma jube, emotsioone lugeva A.I.
Uuenda oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
