Trinity College의 신경과학자들은 아기들 다음 세대의 잠금을 해제하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능 (IA). 과학 저널인 Nature Machine Intelligence에 실린 이 기사는 아기가 정보를 흡수하는 원리와 응용 프로그램을 위해 정보를 복제하는 방법을 설명합니다. 일체 포함. 따라서 아기의 학습이 어떻게 인공 지능을 발전시킬 수 있는지에 대한 자세한 정보를 확인하십시오!
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AI 기계의 발전
Trinity College의 과학자인 Lorijn Zaadnoordijk는 인공 지능의 모든 놀라운 발전이 신경망 모델을 훈련시키기 위해 많은 양의 데이터를 사용하는 기계 학습 때문에 수행됨 인공의.
그러나 과학자는 계속해서 많은 분야에서 발전이 느려졌다고 말했습니다. 기계 학습 개선을 위한 데이터는 마음으로 관리하고 공급해야 합니다. 인간.
그러나 그의 이론에 따르면 그는 아기가 배우는 방식이 아니기 때문에 학습이 더 효율적으로 이루어질 수 있다고 주장합니다. 이것은 아기가 주변 세상을 경험할 때 발생하며 때로는 한 번만 보기도 합니다.
AI가 품질을 갖추기 위한 세 가지 중요한 요소
이 기사는 AI가 아기 학습의 질과 속도를 달성하기 위한 세 가지 중요한 요소를 식별합니다.
- 첫 번째는 아동의 정보 처리가 안내되고 제한된다는 것입니다.
- 두 번째는 다양하고 복합적인 입력을 통해 학습한다는 것입니다.
- 마지막으로, 아기의 입력은 발달과 적극적인 학습에 의해 형성됩니다.
연구의 아이디어는 아직 어떤 개념이 개발에 제대로 적용되지 않았는지 탐색하는 것입니다. 인공지능을 개발하고 이를 개선하여 학습하지 않고도 학습할 수 있는 시스템을 생산합니다. 감독.
아동 학습 과정 구현
연구에 따르면 아이들의 학습 과정을 AI에 적용하기 위해서는 아이들이 학습을 형성할 수 있도록 처음부터 선호도를 확립해야 한다.
또한 이미지와 스프레드시트뿐만 아니라 세계를 나타내는 풍부한 데이터를 제공해야 합니다. 따라서 주변 환경, 소리, 냄새, 사물의 맛을 이해하는 것이 중요합니다.
마지막으로 기계에는 연구원이 정의한 개발 궤적도 필요합니다. 아이들이 시간이 지남에 따라 다른 자극을 경험하는 것처럼 컴퓨터가 "성장"함에 따라 다른 경험과 네트워크를 제공함으로써 이러한 행동을 복제하는 것이 중요합니다.