Pogovorite se s katerim koli raziskovalcem umetne inteligence in to vam bo povedal, medtem ko A.I. je lahko sposoben zapletenih dejanj, kot je vožnja avtomobilov in opazijo drobne podrobnosti na rentgenskih posnetkih, še vedno močno zaostajajo, ko gre za posplošene sposobnosti celo 3-letnika otrok. To se včasih imenuje Moravčev paradoks: Da so na videz težke stvari lahke za A.I., medtem ko so na videz lahke stvari težke.
Kaj pa, če bi lahko naučili A.I. do uči se kot otrok? In kakšne podatke o usposabljanju bi morali vnesti v nevronsko mrežo, da bi izvedli poskus? Raziskovalci z univerze v New Yorku so se nedavno odločili preizkusiti to hipotezo z uporabo nabora podatkov video posnetki, posneti z naglavnimi kamerami, ki jih otroci redno nosijo v prvih treh letih živ.
Priporočeni videoposnetki
Te podatke SAYcam je zbral psiholog Jess Sullivan in sodelavci v a dokument, objavljen v začetku tega leta. Otroci so snemali svoje izkušnje v slogu GoPro eno do dve uri na teden, ko so opravljali vsakdanje življenje. Raziskovalci so posneli posnetke, da bi ustvarili "velik, naturalističen, longitudinalni nabor podatkov o videoposnetkih iz perspektive dojenčkov in otrok", ki bi jih lahko uporabljali psihologi, jezikoslovci in računalniški znanstveniki.
Usposabljanje A.I. gledati na svet kot otrok
Raziskovalci Univerze v New Yorku so nato vzeli te video podatke in jih uporabili za usposabljanje nevronske mreže.
»Cilj je bil obravnavati naravo vs. vprašanje vzgojnega tipa,« Emin Orhan, vodilni raziskovalec pri projektu, je v elektronski pošti povedal Digital Trends. »Glede na to vizualno izkušnjo, ki jo otroci dobijo v zgodnjem razvoju, ali se lahko naučimo vizualnih kategorij na visoki ravni — kot so miza, stol, mačka, avto itd. — uporabo generičnih učnih algoritmov ali ta sposobnost zahteva kakšno prirojeno znanje otrok ki se jih ni mogoče naučiti z uporabo generičnih učnih metod za zgodnjo vizualno izkušnjo otrok prejeti?"
A.I. pokazali nekaj učenja, na primer s prepoznavanjem mačke, ki je bila pogosto predstavljena v videu. Medtem ko raziskovalci niso ustvarili ničesar podobnega otroški različici Umetna splošna inteligenca, raziskava kljub temu poudarja, kako se je nekaterih vizualnih značilnosti mogoče naučiti preprosto z opazovanjem naravoslovnih podatkov. Kljub temu je treba opraviti še več dela.
"Ugotovili smo, da se je na ta način na splošno mogoče naučiti precej sofisticiranih vizualnih konceptov na visoki ravni, ne da bi predpostavljali kakršno koli prirojeno znanje," je pojasnil Orhan. »Toda natančno razumevanje tega, kaj so ti modeli strojnega učenja, usposobljeni s podatki o glavni kameri, sposobni narediti, in kaj natančno še manjka tem modelom v primerjavi z vizualnimi sposobnostmi otrok, je še vedno delo napredek."
Papir opis raziskave je na voljo za branje na spletu.
Priporočila urednikov
- Kako bi lahko Nintendo uporabil A.I. za prenos iger 4K na Switch Pro
- Pameten novi A.I. sistem obljublja, da bo treniral vašega psa, ko ste zdoma
- Ta osnovna človeška veščina je naslednji pomemben mejnik za A.I.
- Facebook A.I. lahko odpravi eno najbolj nadležnih težav v aplikacijah za video klepet
- Ta A.I. generator memov je obvladal umetnost nenavadnega internetnega humorja
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
