Snakk med enhver kunstig intelligens-forsker, og de vil fortelle deg det, mens A.I. kan være i stand til komplekse handlinger som å kjøre bil og oppdager små detaljer på røntgenskanninger, er de fortsatt langt bak når det kommer til de generaliserte evnene til selv en 3-åring gutt. Dette kalles noen ganger Moravecs paradoks: At de tilsynelatende vanskelige tingene er enkle for en A.I., mens de tilsynelatende enkle tingene er vanskelige.
Men hva om du kunne lære en A.I. til lære som et barn? Og hva slags treningsdata trenger du å mate inn i et nevralt nettverk for å utføre eksperimentet? Forskere fra New York University satte nylig ut for å teste denne hypotesen ved å bruke et datasett av videoopptak tatt fra hodemonterte kameraer som brukes regelmessig av barn i løpet av de tre første årene i live.
Anbefalte videoer
Disse SAYcam-dataene ble samlet inn av psykolog Jess Sullivan og kolleger i en artikkel publisert tidligere i år. Barna spilte inn GoPro-opplevelsene sine i én til to timer per uke mens de gikk i hverdagen. Forskerne tok opp opptakene for å lage et "stort, naturalistisk, langsgående datasett av spedbarns- og barneperspektivvideoer" for bruk av psykologer, lingvister og datavitere.
Trener en A.I. å se på verden som et barn
Forskerne fra New York University tok deretter disse videodataene og brukte dem til å trene et nevralt nettverk.
"Målet var å adressere en natur vs. pleie-lignende spørsmål," Emin Orhan, ledende forsker på prosjektet, fortalte i en e-post til Digital Trends. "Gitt denne visuelle opplevelsen som barn får i sin tidlige utvikling, kan vi lære visuelle kategorier på høyt nivå - som bord, stol, katt, bil, etc. — ved å bruke generiske læringsalgoritmer, eller krever denne evnen en slags medfødt kunnskap hos barn som ikke kan læres ved å bruke generiske læringsmetoder på den tidlige visuelle opplevelsen som barn motta?"
A.I. viste noe læring ved for eksempel å gjenkjenne en katt som ofte ble omtalt i videoen. Mens forskerne ikke skapte noe i nærheten av en barneversjon av Kunstig generell intelligens, forskningen fremhever likevel hvordan visse visuelle trekk kan læres ved å se på naturalistiske data. Men det er fortsatt mer arbeid å gjøre.
"Vi fant ut at det stort sett er mulig å lære ganske sofistikerte visuelle konsepter på høyt nivå på denne måten uten å anta noen medfødt kunnskap," forklarte Orhan. "Men å forstå nøyaktig hva disse maskinlæringsmodellene trent med hodekameradataene er i stand til å gjøre, og det som fortsatt mangler i disse modellene sammenlignet med de visuelle evnene til barn, er fortsatt [a] work in framgang."
Et papir som beskriver forskningen er tilgjengelig for lesing på nettet.
Redaktørenes anbefalinger
- Hvordan Nintendo kunne bruke A.I. for å bringe 4K-spill til Switch Pro
- Smart ny A.I. systemet lover å trene hunden din mens du er borte fra hjemmet
- Denne grunnleggende menneskelige ferdigheten er den neste store milepælen for A.I.
- Facebook A.I. kunne fikse et av de mest irriterende problemene i videochat-apper
- Denne A.I. meme generator har mestret kunsten med merkelig internetthumor
Oppgrader livsstilen dinDigitale trender hjelper leserne å følge med på den fartsfylte teknologiverdenen med alle de siste nyhetene, morsomme produktanmeldelser, innsiktsfulle redaksjoner og unike sniktitter.
