Teoria takana koneoppimistyökalut, jotka ovat kuin hermoverkkoja että ne toimivat ja tarkemmin sanottuna oppivat samalla tavalla kuin ihmisen aivot. Aivan kuten löydämme maailman yrityksen ja erehdyksen kautta, niin tekee myös nykyaikainen tekoäly. Käytännössä asiat ovat kuitenkin hieman toisin. Lapsuuden oppimisessa on näkökohtia, joita koneet eivät voi toistaa – ja ne ovat yksi niistä asioista, jotka monilla aloilla tekevät ihmisistä parempia oppijoita.
New Yorkin yliopiston tutkijat pyrkivät muuttamaan tätä. Tutkijat Kanishk Gandhi ja Brenden järvi ovat tutkineet, kuinka lapsilla esiintyvä "keskinäisen yksinoikeuden harha" voisi auttaa tekemään A.I. paremmin, kun on kyse oppimistehtävistä, kuten kielen ymmärtämisestä.
Suositellut videot
"Kun lapset yrittävät oppia uuden sanan, he luottavat induktiiviseen harhaan kaventaakseen mahdollisten merkityksiä", Gandhi, jatko-opiskelija New Yorkin yliopiston Human & Machine Learning Labista, kertoi Digitalille Trendit. ”Keskinen yksinoikeus (ME) on uskomus, että lapsilla on, että jos esineellä on yksi nimi, sillä ei voi olla toista. Keskinäinen yksinoikeus auttaa meitä ymmärtämään uuden sanan merkityksen moniselitteisissä yhteyksissä. Esimerkiksi [jos] lapsia käsketään 'näytä minulle se, kun heille esitetään tuttu ja tuntematon esine, heillä on tapana valita tuntematon."
Liittyvät
- Nämä nerokkaat ideat voivat auttaa tekemään tekoälystä hieman vähemmän pahaa
- Meta teki DALL-E: n videoita varten, ja se on sekä kammottavaa että hämmästyttävää
- Optiset illuusiot voivat auttaa meitä rakentamaan seuraavan sukupolven tekoälyä
Tutkijat halusivat tutkia paria ideaa työllään. Yksi oli tutkia, voisivatko syväoppimisalgoritmit, jotka on koulutettu käyttämällä yleisiä oppimisparadigmoja, molemminpuolista yksinoikeutta. He halusivat myös nähdä, auttaisiko molemminpuolisen yksinoikeuteen perustuva päättely oppimisalgoritmeja tehtävissä, joita yleensä käsitellään syväoppimisen avulla.
Näiden tutkimusten suorittamiseksi tutkijat kouluttivat ensin 400 hermoverkkoa yhdistämään sanaparit niiden merkitykseen. Sen jälkeen hermoverkkoja testattiin 10 sanalla, joita he eivät olleet koskaan nähneet. He ennustivat, että uudet sanat vastasivat ennemmin tunnettuja merkityksiä kuin tuntemattomia. Tämä viittaa siihen, että A.I. sillä ei ole yksinoikeusharhaa. Seuraavaksi tutkijat analysoivat aineistoja, jotka auttavat A.I. kääntää kieliä. Tämä auttoi osoittamaan, että yksinoikeusharha olisi hyödyllistä koneille.
"Tuloksemme osoittavat, että nämä ominaisuudet sopivat huonosti yleisten koneoppimistehtävien rakenteeseen", Gandhi jatkoi. ”ME: tä voidaan käyttää yleistyksenä yleisissä käännös- ja luokittelutehtävissä, erityisesti koulutuksen alkuvaiheessa. Uskomme, että puolueellisuuden näyttäminen auttaisi oppimisalgoritmeja oppimaan nopeammin ja mukautuvammin."
Kuten Gandhi ja Lake kirjoittaa paperiin kuvailevat työtään: ”Vahvat induktiiviset harhaajat antavat lapsille mahdollisuuden oppia nopeilla ja mukautuvilla tavoilla… pakottava tapa suunnitella hermoverkkoja, mikä johtuu keskinäisestä yksinoikeudesta, joka jää avoimeksi haaste."
Toimittajien suositukset
- Applen ChatGPT-kilpailija voi kirjoittaa koodin automaattisesti puolestasi
- Photoshop AI ajattelee, että "onnellisuus" on hymy mätäneillä hampailla
- Esitin naurettavan startup-ideani robotti-VC: lle
- Mistä tiedämme, milloin tekoäly todella tulee tuntevaksi?
- Microsoft lopettaa kammottavan, tunteita herättävän A.I: n.
Päivitä elämäntapasiDigital Trends auttaa lukijoita pysymään tekniikan nopeatempoisessa maailmassa uusimpien uutisten, hauskojen tuotearvostelujen, oivaltavien toimitusten ja ainutlaatuisten kurkistusten avulla.
