Trinity kolledži neuroteadlased ütlevad, et beebid võib aidata avada järgmise põlvkonna tehisintellekt (IA). Teadusajakirjas Nature Machine Intelligence avaldatud artiklis kirjeldatakse põhimõtteid, kuidas imikud teavet absorbeerivad ja kuidas seda saab paljundada AI. Niisiis, vaadake lisateavet selle kohta, kuidas beebi õppimine võib tehisintellekti edendada!
Loe rohkem: Siseringi väitel võib Google AI "laps" minema libiseda ja teha halbu asju
näe rohkem
Tööl ChatGPT-ga asendatud naine veedab kolm kuud…
Tehisintellekti poole: Apple kavatseb integreerida vestlusrobot…
AI-masinate areng
Trinity kolledži teadlane Lorijn Zaadnoordijk selgitab, et kõik tehisintellekti hämmastavad arengud on olnud tehakse masinõppe tõttu, mis kasutab närvivõrkude mudelite koolitamiseks suurt hulka andmeid kunstlik.
Kuid teadlane jätkas, et paljudes valdkondades on edusammud aeglustunud masinõppe täiustamiseks vajalikke andmeid tuleb hallata ja toita mõistus inimene.
Oma teooriaga väidab ta aga, et õppimist saab teha tõhusamalt, kuna beebid ei õpi nii. See juhtub siis, kui imikud kogevad ümbritsevat maailma, mõnikord isegi näevad seda korra.
Kolm olulist tegurit, et tehisintellekt oleks kvaliteetne
Artiklis tuuakse välja kolm üliolulist tegurit, mis AI jaoks on beebi õppimise kvaliteedi ja kiiruse saavutamiseks vajalikud.
- Esimene on see, et laste infotöötlus on juhitud ja piiratud;
- Teine on see, et nad õpivad erinevate ja mitmeliigiliste sisendite kaudu;
- Lõpuks kujundavad beebide panust areng ja aktiivne õppimine.
Uuringu eesmärk on uurida, milliseid kontseptsioone pole arenduses veel korralikult rakendatud tehisintellekti ja täiustada neid, et luua süsteem, mis suudab õppida olemata järelevalve all.
Rakendage lapse õppeprotsessi
Uuringu kohaselt peavad laste õppeprotsesside rakendamiseks tehisintellektis nad algusest peale paika panema oma eelistused, et saaksid õppimist kujundada.
Samuti tuleb neile anda rikkalikumad andmed, mis esindavad maailma, mitte ainult pilte ja arvutustabeleid. Seega on oluline mõista, milline on asjade ümbrus, helid, lõhnad ja maitse.
Lõpuks vajavad masinad ka teadlaste määratletud arengutrajektoore. Nii nagu lapsed kogevad aja jooksul erinevaid stiimuleid, on oluline seda käitumist korrata, pakkudes arvutitele erinevaid kogemusi ja võrgustikke, kui nad „kasvavad”.
