Neuroznanstvenici s Trinity Collegea kažu da bebe može pomoći otključati sljedeću generaciju umjetna inteligencija (IA). Članak, objavljen u znanstvenom časopisu Nature Machine Intelligence, opisuje principe kako bebe apsorbiraju informacije i kako se one mogu replicirati za primjenu u AI. Dakle, provjerite više informacija o tome kako bebino učenje može unaprijediti umjetnu inteligenciju!
Čitaj više: Google AI 'dijete' moglo bi pobjeći i činiti loše stvari, tvrde insajderi
vidi više
Zamijenjena ChatGPT-om na poslu, žena provodi tri mjeseca…
Prema umjetnoj inteligenciji: Apple planira integrirati chatbot u…
Napredak u AI strojevima
Znanstvenik s koledža Trinity Lorijn Zaadnoordijk objašnjava da su svi nevjerojatni razvoji u umjetnoj inteligenciji izvedeno zbog strojnog učenja koje koristi veliku količinu podataka za treniranje modela neuronskih mreža Umjetna.
Međutim, nastavio je znanstvenik rekavši da je napredak u mnogim područjima usporen kao temelji podacima za poboljšanje strojnog učenja trebaju upravljati i hraniti ih umovi ljudski.
No, svojom teorijom tvrdi da se učenje može učiniti učinkovitijim, budući da bebe tako ne uče. To se događa dok bebe doživljavaju svijet oko sebe, ponekad ga čak jednom vide.
Tri važna čimbenika za kvalitetu umjetne inteligencije
U članku se identificiraju tri ključna čimbenika za postizanje kvalitete i brzine bebinog učenja pomoću umjetne inteligencije.
- Prvi je da je dječja obrada informacija vođena i ograničena;
- Drugi je da uče kroz različite i multimodalne unose;
- Konačno, bebin doprinos oblikovan je razvojem i aktivnim učenjem.
Ideja istraživanja je istražiti koji koncepti još nisu pravilno primijenjeni u razvoju umjetne inteligencije i poboljšati ih kako bi proizveli sustav koji može učiti bez postojanja pod nadzorom.
Provedite proces učenja djeteta
Prema studiji, da bi se procesi učenja djece primijenili u umjetnoj inteligenciji, oni moraju od početka utvrditi svoje preferencije kako bi mogli oblikovati učenje.
Također im je potrebno pružiti bogatije podatke koji predstavljaju svijet, a ne samo slike i proračunske tablice. Stoga je važno razumjeti kakvo je okruženje, zvukovi, mirisi i okusi stvari.
Konačno, strojevi također zahtijevaju razvojne putanje koje definiraju istraživači. Baš kao što djeca tijekom vremena doživljavaju različite podražaje, važno je ponoviti ovo ponašanje dajući računalima različita iskustva i mreže dok "odrastaju".
