La teoria dietro strumenti di apprendimento automatico che sono come le reti neurali è che funzionano e, più specificamente, apprendono in modo simile al cervello umano. Proprio come scopriamo il mondo attraverso tentativi ed errori, così fa anche l’intelligenza artificiale moderna. In pratica, tuttavia, le cose sono un po’ diverse. Ci sono aspetti dell’apprendimento infantile che le macchine non possono replicare e sono una delle cose che, in molti ambiti, rendono gli esseri umani studenti superiori.
I ricercatori della New York University stanno lavorando per cambiare la situazione. Ricercatori Kanishk Gandhi E Lago Brenden hanno esplorato come qualcosa chiamato “bias di mutua esclusività”, che è presente nei bambini, potrebbe aiutare a rendere l’A.I. meglio quando si tratta di compiti di apprendimento come la comprensione della lingua.
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“Quando i bambini si sforzano di imparare una nuova parola, fanno affidamento su pregiudizi induttivi per restringere lo spazio del possibile significati”, ha detto a Digital Gandhi, uno studente laureato presso lo Human & Machine Learning Lab della New York University Tendenze. “La mutua esclusività (ME) è la convinzione che i bambini hanno secondo cui se un oggetto ha un nome, non può averne un altro. La mutua esclusività ci aiuta a comprendere il significato di una nuova parola in contesti ambigui. Ad esempio, [se] ai bambini viene detto di ‘mostrarmi il dax’ quando viene loro presentato un oggetto familiare e uno non familiare, tendono a scegliere quello non familiare”.
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I ricercatori volevano esplorare un paio di idee con il loro lavoro. Uno era quello di indagare se gli algoritmi di deep learning addestrati utilizzando paradigmi di apprendimento comuni avrebbero ragionato con mutua esclusività. Volevano anche vedere se il ragionamento in base alla mutua esclusività avrebbe aiutato l’apprendimento degli algoritmi in compiti che vengono comunemente affrontati utilizzando il deep learning.
Per svolgere queste indagini, i ricercatori hanno prima addestrato 400 reti neurali ad associare coppie di parole al loro significato. Le reti neurali sono state poi testate su 10 parole che non avevano mai visto prima. Predissero che le nuove parole avrebbero probabilmente corrisposto a significati conosciuti piuttosto che a significati sconosciuti. Ciò suggerisce che l’A.I. non ha un pregiudizio di esclusività. Successivamente, i ricercatori hanno analizzato i set di dati che aiutano l’A.I. tradurre le lingue. Ciò ha contribuito a dimostrare che il pregiudizio dell’esclusività sarebbe vantaggioso per le macchine.
“I nostri risultati mostrano che queste caratteristiche scarsamente corrispondono alla struttura dei compiti comuni di apprendimento automatico”, ha continuato Gandhi. “La ME può essere utilizzata come spunto per la generalizzazione in compiti comuni di traduzione e classificazione, soprattutto nelle prime fasi della formazione. Riteniamo che mostrare il pregiudizio aiuterebbe gli algoritmi di apprendimento ad apprendere in modi più rapidi e più adattabili”.
Come Gandhi e Lake scrivere su un foglio descrivendo il loro lavoro: “Forti pregiudizi induttivi consentono ai bambini di apprendere in modi rapidi e adattabili… Esiste a un caso convincente per la progettazione di reti neurali che ragionano in base alla mutua esclusività, che rimane una questione aperta sfida."
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