Arkasındaki teori sinir ağlarına benzeyen makine öğrenimi araçları onların işleyişi ve daha spesifik olarak insan beynine benzer şekilde öğrenmesidir. Nasıl ki biz dünyayı deneme yanılma yoluyla keşfediyorsak, modern yapay zeka da aynısını yapıyor. Ancak pratikte işler biraz farklıdır. Çocuklukta öğrenmenin makinelerin kopyalayamayacağı yönleri var ve bunlar birçok alanda insanları üstün öğrenen yapan şeylerden biri.
New York Üniversitesi'ndeki araştırmacılar bunu değiştirmek için çalışıyor. Araştırmacılar Kanişk Gandi Ve Brenden Gölü Çocuklarda mevcut olan "karşılıklı ayrıcalık önyargısı" adı verilen şeyin, yapay zekanın daha başarılı olmasına nasıl yardımcı olabileceğini araştırdık. Dili anlamak gibi öğrenme görevleri söz konusu olduğunda daha iyi.
Önerilen Videolar
“Çocuklar yeni bir kelime öğrenmeye çalıştıklarında olası kelime alanını daraltmak için tümevarımsal önyargılara güvenirler. New York Üniversitesi İnsan ve Makine Öğrenimi Laboratuvarı'nda yüksek lisans öğrencisi olan Gandhi, Digital'e şunları söyledi: Trendler. “Karşılıklı ayrıcalık (ME), çocukların bir nesnenin bir adı varsa başka bir adı olamayacağına dair sahip oldukları inançtır. Karşılıklı ayrıcalık, belirsiz bağlamlarda yeni bir kelimenin anlamını anlamamıza yardımcı olur. Örneğin, çocuklara tanıdık ve tanıdık olmayan bir nesne sunulduğunda 'bana dax'i göstermeleri' söylenirse, tanıdık olmayanı seçme eğiliminde oluyorlar."
İlgili
- Bu ustaca fikirler yapay zekanın biraz daha az kötü olmasına yardımcı olabilir
- Meta, DALL-E'yi video için yaptı ve bu hem ürkütücü hem de şaşırtıcı
- Optik illüzyonlar yeni nesil yapay zekayı oluşturmamıza yardımcı olabilir
Araştırmacılar çalışmalarıyla birkaç fikri keşfetmek istediler. Bunlardan biri, ortak öğrenme paradigmaları kullanılarak eğitilen derin öğrenme algoritmalarının karşılıklı ayrıcalıkla sonuçlanıp sonuçlanamayacağını araştırmaktı. Ayrıca, karşılıklı ayrıcalık yoluyla akıl yürütmenin, derin öğrenme kullanılarak yaygın olarak ele alınan görevlerde öğrenme algoritmalarına yardımcı olup olmayacağını da görmek istediler.
Bu araştırmaları gerçekleştirmek için araştırmacılar ilk olarak kelime çiftlerini anlamlarıyla ilişkilendirmek üzere 400 sinir ağını eğitti. Sinir ağları daha sonra daha önce hiç görmedikleri 10 kelime üzerinde test edildi. Yeni kelimelerin muhtemelen bilinmeyen anlamlardan ziyade bilinen anlamlara karşılık geleceğini tahmin ettiler. Bu, A.I. ayrıcalıklılık eğilimi yoktur. Daha sonra araştırmacılar, yapay zekaya yardımcı olan veri kümelerini analiz etti. dilleri tercüme etmek. Bu, ayrıcalıklılık önyargısının makineler için faydalı olacağını göstermeye yardımcı oldu.
Gandhi şöyle devam etti: "Sonuçlarımız, bu özelliklerin yaygın makine öğrenimi görevlerinin yapısıyla pek eşleşmediğini gösteriyor." “ME, özellikle eğitimin ilk aşamalarında, ortak çeviri ve sınıflandırma görevlerinde genelleme için bir ipucu olarak kullanılabilir. Önyargıyı sergilemenin, öğrenme algoritmalarının daha hızlı ve daha uyarlanabilir yollarla öğrenmesine yardımcı olacağına inanıyoruz."
Gandi ve Göl olarak bir kağıda yaz çalışmalarını şöyle anlatıyor: “Güçlü tümevarımsal önyargılar, çocukların hızlı ve uyarlanabilir yollarla öğrenmesine olanak tanıyor… Açık bir konu olarak kalan, karşılıklı ayrıcalıkla akıl yürüten sinir ağlarının tasarlanması için zorlayıcı bir durum meydan okumak."
Editörlerin Önerileri
- Apple'ın ChatGPT rakibi sizin için otomatik olarak kod yazabilir
- Photoshop AI 'mutluluğun' çürük dişlerle bir gülümseme olduğunu düşünüyor
- Saçma başlangıç fikrimi bir robot VC'ye sundum
- Bir yapay zekanın gerçekten duyarlı hale geldiğini nasıl bileceğiz?
- Microsoft, tüyler ürpertici, duygu okuyan yapay zekasından vazgeçiyor.
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
