Ahli saraf di Trinity College mengatakan bahwa bayi dapat membantu membuka kunci generasi berikutnya kecerdasan buatan (IA). Artikel yang diterbitkan dalam jurnal ilmiah Nature Machine Intelligence menjelaskan prinsip bagaimana bayi menyerap informasi dan bagaimana informasi itu dapat direplikasi untuk diterapkan di AI. Jadi, lihat informasi lebih lanjut tentang bagaimana pembelajaran bayi dapat memajukan kecerdasan buatan!
Baca selengkapnya: Google AI 'Anak' Mungkin Melarikan Diri Dan Melakukan Hal-Hal Buruk, Klaim Orang Dalam
lihat lebih banyak
Digantikan oleh ChatGPT di tempat kerja, wanita menghabiskan tiga bulan…
Menuju kecerdasan buatan: Apple berencana untuk mengintegrasikan chatbot di…
Kemajuan dalam mesin AI
Ilmuwan Trinity College Lorijn Zaadnoordijk menjelaskan bahwa semua perkembangan menakjubkan dalam kecerdasan buatan telah terjadi dilakukan karena pembelajaran mesin yang menggunakan sejumlah besar data untuk melatih model jaringan saraf palsu.
Namun, ilmuwan tersebut melanjutkan dengan mengatakan bahwa kemajuan di banyak bidang telah melambat sebagai fondasinya data untuk peningkatan pembelajaran mesin perlu dikelola dan diberi makan oleh pikiran manusia.
Namun, dengan teorinya, ia mengklaim bahwa belajar dapat dilakukan dengan lebih efisien, karena cara belajar bayi tidak seperti itu. Ini terjadi saat bayi mengalami dunia di sekitar mereka, terkadang bahkan melihatnya sekali.
Tiga faktor penting agar AI memiliki kualitas
Artikel tersebut mengidentifikasi tiga faktor penting bagi AI untuk mencapai kualitas dan kecepatan belajar bayi.
- Yang pertama adalah pemrosesan informasi anak dipandu dan dibatasi;
- Yang kedua adalah mereka belajar melalui input yang beragam dan multimodal;
- Terakhir, masukan bayi dibentuk oleh perkembangan dan pembelajaran aktif.
Ide dari penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi konsep mana yang belum diterapkan dengan baik dalam pengembangan kecerdasan buatan dan menyempurnakannya untuk menghasilkan sistem yang dapat belajar tanpa keberadaan diawasi.
Melaksanakan proses belajar anak
Menurut penelitian tersebut, untuk menerapkan proses pembelajaran anak-anak dalam AI, mereka perlu menetapkan preferensi mereka sejak awal agar dapat membentuk pembelajaran.
Mereka juga perlu dilengkapi dengan data yang lebih kaya yang mewakili dunia, bukan hanya gambar dan spreadsheet. Karena itu, penting untuk memahami seperti apa lingkungan, suara, bau, dan rasa benda itu.
Akhirnya, mesin juga membutuhkan lintasan pengembangan yang ditentukan oleh para peneliti. Sama seperti anak-anak mengalami rangsangan yang berbeda dari waktu ke waktu, penting untuk meniru perilaku ini dengan memberi komputer pengalaman dan jaringan yang berbeda saat mereka "tumbuh".