ტრინიტის კოლეჯის ნეირომეცნიერები ამბობენ, რომ ჩვილები შეუძლია დაეხმაროს შემდეგი თაობის განბლოკვას ხელოვნური ინტელექტი (IA). სტატია, რომელიც გამოქვეყნდა სამეცნიერო ჟურნალში Nature Machine Intelligence, აღწერს პრინციპებს, თუ როგორ შთანთქავენ ჩვილები ინფორმაციას და როგორ შეიძლება მისი გამეორება. AI. ასე რომ, იხილეთ მეტი ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ როგორ შეუძლია ბავშვის სწავლას ხელი შეუწყოს ხელოვნურ ინტელექტს!
Წაიკითხე მეტი: გუგლის ხელოვნური ინტელექტის „ბავშვი“ შეიძლება გადაიჩეხოს და აკეთოს ცუდი საქმეები, ინსაიდერების მტკიცებით
მეტის ნახვა
სამსახურში ChatGPT-ით ჩანაცვლებული ქალი სამ თვეს ხარჯავს…
ხელოვნური ინტელექტისკენ: Apple გეგმავს ჩატბოტის ინტეგრირებას…
წინსვლა AI მანქანებში
სამების კოლეჯის მეცნიერი ლორიჯნ ზაადნოორდიკი განმარტავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ყველა საოცარი განვითარება მოხდა შესრულებულია მანქანური სწავლის გამო, რომელიც იყენებს დიდი რაოდენობით მონაცემებს ნერვული ქსელების მოდელების მოსამზადებლად ხელოვნური.
თუმცა, მეცნიერმა განაგრძო, რომ პროგრესი ბევრ სფეროში შენელდა, როგორც საფუძველი მანქანური სწავლის გაუმჯობესების მონაცემები საჭიროებს გონების მართვას და კვებას ადამიანის.
თუმცა, თავისი თეორიით, ის ამტკიცებს, რომ სწავლა უფრო ეფექტურად შეიძლება გაკეთდეს, რადგან ჩვილები ასე არ სწავლობენ. ეს ხდება მაშინ, როდესაც ჩვილები განიცდიან მათ გარშემო არსებულ სამყაროს, ზოგჯერ კი მას ერთხელ ხედავენ.
სამი მნიშვნელოვანი ფაქტორი, რომ AI-ს ჰქონდეს ხარისხი
სტატიაში მოცემულია სამი გადამწყვეტი ფაქტორი იმისთვის, რომ ხელოვნური ინტელექტი მიაღწიოს ბავშვის სწავლის ხარისხს და სიჩქარეს.
- პირველი ის არის, რომ ბავშვების ინფორმაციის დამუშავება ხელმძღვანელობით და შეზღუდულია;
- მეორე არის ის, რომ ისინი სწავლობენ მრავალფეროვანი და მულტიმოდალური საშუალებებით;
- დაბოლოს, ჩვილების წვლილის ფორმირება ხდება განვითარებითა და აქტიური სწავლით.
კვლევის იდეა მდგომარეობს იმაში, რომ გამოვიკვლიოთ რომელი ცნებები ჯერ არ არის სათანადოდ გამოყენებული განვითარებაში ხელოვნური ინტელექტის და მათი გაუმჯობესება, რათა შეიქმნას სისტემა, რომელსაც შეუძლია ისწავლოს ყოფნის გარეშე მეთვალყურეობდა.
განახორციელეთ ბავშვის სწავლის პროცესი
კვლევის მიხედვით, ბავშვების სწავლის პროცესების AI-ში გამოსაყენებლად, მათ თავიდანვე უნდა დაადგინონ თავიანთი პრეფერენციები, რათა შეძლონ სწავლის ჩამოყალიბება.
მათ ასევე უნდა მიეწოდოთ უფრო მდიდარი მონაცემები, რომელიც წარმოადგენს სამყაროს და არა მხოლოდ სურათებს და ცხრილებს. ამრიგად, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, როგორია საგნების გარემო, ხმები, სუნი და გემო.
საბოლოოდ, მანქანებს ასევე სჭირდებათ მკვლევარების მიერ განსაზღვრული განვითარების ტრაექტორიები. ისევე, როგორც ბავშვები განიცდიან სხვადასხვა სტიმულს დროთა განმავლობაში, მნიშვნელოვანია ამ ქცევის გამეორება კომპიუტერებს სხვადასხვა გამოცდილების და ქსელების მინიჭებით, როდესაც ისინი „იზრდებიან“.
