Neurovedci z Trinity College tvrdia, že bábätká môže pomôcť odomknúť ďalšiu generáciu umela inteligencia (IA). Článok publikovaný vo vedeckom časopise Nature Machine Intelligence popisuje princípy toho, ako bábätká absorbujú informácie a ako ich možno replikovať na použitie v AI. Prečítajte si teda ďalšie informácie o tom, ako môže učenie dieťaťa posunúť umelú inteligenciu!
Čítaj viac: „Dieťa“ umelej inteligencie Google môže vykĺznuť a robiť zlé veci, tvrdia zasvätení
pozrieť viac
Žena, ktorú v práci nahradil ChatGPT, strávi tri mesiace…
Smerom k umelej inteligencii: Apple plánuje integrovať chatbota do…
Pokrok v strojoch AI
Vedec z Trinity College Lorijn Zaadnoordijk vysvetľuje, že všetky úžasné pokroky v oblasti umelej inteligencie boli vykonávané vďaka strojovému učeniu, ktoré využíva veľké množstvo údajov na trénovanie modelov neurónových sietí umelé.
Vedec však ďalej povedal, že pokrok v mnohých oblastiach bol spomalený ako základ údaje na zlepšenie strojového učenia musia byť riadené a kŕmené mysľami človek.
Svojou teóriou však tvrdí, že učenie sa dá robiť efektívnejšie, keďže takto sa bábätká neučia. Stáva sa to, keď deti zažívajú svet okolo seba, niekedy ho dokonca vidia raz.
Tri dôležité faktory pre kvalitu AI
Článok identifikuje tri kľúčové faktory pre AI na dosiahnutie kvality a rýchlosti učenia dieťaťa.
- Prvým je, že spracovanie informácií deťmi je usmerňované a obmedzené;
- Druhým je, že sa učia prostredníctvom rôznorodých a multimodálnych vstupov;
- Napokon, vstup detí je formovaný vývojom a aktívnym učením.
Myšlienkou výskumu je preskúmať, ktoré koncepty ešte neboli správne aplikované vo vývoji umelej inteligencie a vylepšiť ich, aby vytvorili systém, ktorý sa dokáže učiť bez toho, aby bol pod dohľadom.
Implementujte proces učenia dieťaťa
Podľa štúdie, ak chcú deti uplatniť učebné procesy v AI, musia si od začiatku stanoviť svoje preferencie, aby mohli formovať učenie.
Je potrebné im poskytnúť aj bohatšie údaje, ktoré predstavujú svet, nielen obrázky a tabuľky. Preto je dôležité pochopiť, aké je okolie, zvuky, vône a chuť vecí.
Napokon, stroje tiež vyžadujú vývojové trajektórie definované výskumníkmi. Tak, ako deti v priebehu času zažívajú rôzne podnety, je dôležité replikovať toto správanie tým, že počítačom poskytneme rôzne skúsenosti a siete, keď „vyrastú“.
