Los neurocientíficos del Trinity College dicen que la bebés puede ayudar a desbloquear la próxima generación de inteligencia artificial (I A). El artículo, publicado en la revista científica Nature Machine Intelligence, describe los principios de cómo los bebés absorben la información y cómo se puede replicar para su aplicación en AI. Entonces, ¡vea más información sobre cómo el aprendizaje de un bebé puede hacer avanzar la inteligencia artificial!
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El avance en las máquinas de IA
Lorijn Zaadnoordijk, científico del Trinity College, explica que todos los asombrosos avances en inteligencia artificial han sido realizado debido al aprendizaje automático que utiliza una gran cantidad de datos para entrenar modelos de redes neuronales artificial.
Sin embargo, el científico continuó diciendo que el progreso en muchas áreas se ha ralentizado debido a que los cimientos de los datos para la mejora del aprendizaje automático deben ser administrados y alimentados por mentes humano.
Sin embargo, con su teoría, afirma que el aprendizaje se puede hacer de manera más eficiente, ya que no es así como aprenden los bebés. Esto sucede cuando los bebés experimentan el mundo que los rodea, a veces incluso viéndolo una vez.
Tres factores importantes para que una IA tenga calidad
El artículo identifica tres factores cruciales para que una IA logre la calidad y la velocidad del aprendizaje de un bebé.
- La primera es que el procesamiento de la información de los niños es guiado y limitado;
- La segunda es que aprenden a través de insumos diversos y multimodales;
- Finalmente, la entrada de los bebés está determinada por el desarrollo y el aprendizaje activo.
La idea de la investigación es explorar qué conceptos aún no se han aplicado correctamente en el desarrollo de inteligencia artificial y mejorarlos para producir un sistema que pueda aprender sin ser supervisado
Implementar el proceso de aprendizaje del niño.
Según el estudio, para aplicar los procesos de aprendizaje de los niños en IA, estos necesitan establecer sus preferencias desde el principio para poder moldear el aprendizaje.
También deben recibir datos más ricos que representen el mundo, no solo imágenes y hojas de cálculo. Por lo tanto, es importante comprender cómo son los entornos, los sonidos, los olores y el sabor de las cosas.
Finalmente, las máquinas también requieren trayectorias de desarrollo definidas por los investigadores. Así como los niños experimentan diferentes estímulos a lo largo del tiempo, es importante replicar este comportamiento brindando a las computadoras diferentes experiencias y redes a medida que "crecen".
