인공지능 연구자와 대화해 보면 그들은 그렇게 말할 것입니다. 반면 A.I. 자동차 운전과 같은 복잡한 행동을 할 수도 있습니다 엑스레이 스캔으로 작은 세부 사항을 찾아내더라도 3세 어린이의 일반화된 능력에 있어서는 여전히 훨씬 뒤처져 있습니다. 어린이. 이것은 때때로 호출됩니다. 모라벡의 역설: 어려울 것 같은 것은 AI에게는 쉽고, 쉬워 보이는 것은 어렵다는 것.
하지만 AI를 가르칠 수 있다면 어떨까요? 에게 어린아이처럼 배워라? 그리고 실험을 수행하기 위해 신경망에 어떤 종류의 훈련 데이터를 공급해야 합니까? 뉴욕 대학의 연구자들은 최근 데이터 세트를 사용하여 이 가설을 테스트하기 시작했습니다. 처음 3년 동안 어린이가 정기적으로 착용한 머리 장착형 카메라에서 촬영한 비디오 영상 살아 있는.
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이 SAYcam 데이터는 심리학자에 의해 수집되었습니다. 제스 설리반 그리고 동료들 올해 초 발표된 논문. 아이들은 일상생활을 하면서 일주일에 1~2시간 동안 GoPro 스타일의 경험을 기록했습니다. 연구자들은 심리학자, 언어학자, 컴퓨터 과학자가 사용할 수 있는 "유아 및 아동 관점 비디오의 대규모, 자연주의, 종단적 데이터세트"를 만들기 위해 영상을 녹화했습니다.
AI 훈련 어린아이처럼 세상을 보기 위해
그런 다음 뉴욕대학교 연구진은 이 비디오 데이터를 가져와 신경망을 훈련하는 데 사용했습니다.
“목표는 자연 대 자연을 다루는 것이었습니다. 양육형 질문” 에민 오르한, 프로젝트의 수석 연구원은 Digital Trends에 이메일을 통해 말했습니다. “아이들이 초기 발달 과정에서 받는 이러한 시각적 경험을 통해 우리는 테이블, 의자, 고양이, 자동차 등과 같은 높은 수준의 시각적 범주를 배울 수 있습니까? — 일반적인 학습 알고리즘을 사용하거나 이 능력을 사용하려면 어린이에게 일종의 타고난 지식이 필요합니까? 아이들이 경험하는 초기 시각적 경험에 일반적인 학습 방법을 적용하여 학습할 수 없는 받다?"
A.I. 예를 들어 비디오에 자주 등장하는 고양이를 인식하는 등의 학습을 보여주었습니다. 연구원들은 어린이용 버전에 가까운 것을 만들지 않았지만
인공일반지능그럼에도 불구하고 연구는 단순히 자연적인 데이터를 관찰함으로써 특정 시각적 특징을 학습할 수 있는 방법을 강조합니다. 하지만 아직 해야 할 일이 더 많습니다.Orhan은 “우리는 대체로 타고난 지식을 가정하지 않고도 이런 방식으로 매우 정교한 고급 시각적 개념을 학습하는 것이 가능하다는 것을 발견했습니다.”라고 설명했습니다. “그러나 헤드캠 데이터로 훈련된 이러한 기계 학습 모델이 무엇을 할 수 있는지 정확하게 이해하고 아이들의 시각 능력과 비교했을 때 이 모델에서 정확히 아직 부족한 것은 여전히 [a] 작동하는 것입니다. 진전."
종이 연구에 대한 설명은 온라인에서 읽을 수 있습니다..
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