Нейробіологи з Трініті-коледжу кажуть, що немовлята може допомогти розблокувати наступне покоління штучний інтелект (IA). Стаття, опублікована в науковому журналі Nature Machine Intelligence, описує принципи того, як немовлята засвоюють інформацію та як її можна відтворити для застосування в ШІ. Отже, дізнайтеся більше про те, як навчання дитини може розвивати штучний інтелект!
Детальніше: «Дитина» штучного інтелекту Google може вислизнути та робити погані речі, стверджують інсайдери
побачити більше
Замінена ChatGPT на роботі, жінка проводить три місяці...
На шляху до штучного інтелекту: Apple планує інтегрувати чат-бота в…
Прогрес машин ШІ
Вчений Трініті-коледжу Лорін Заадноордайк пояснює, що всі дивовижні розробки в області штучного інтелекту були виконується завдяки машинному навчанню, яке використовує велику кількість даних для навчання моделей нейронних мереж штучні.
Однак, далі вчений сказав, що прогрес у багатьох сферах сповільнився як основи даними для вдосконалення машинного навчання потрібно керувати та підживлювати їх розумом людини.
Однак у своїй теорії він стверджує, що навчання може бути ефективнішим, оскільки немовлята навчаються не так. Це відбувається, коли діти відчувають навколишній світ, іноді навіть бачать його один раз.
Три важливі фактори для якості ШІ
У статті визначено три вирішальні чинники для досягнення ШІ якості та швидкості навчання дитини.
- Перший полягає в тому, що обробка інформації дітьми є керованою та обмеженою;
- По-друге, вони навчаються за допомогою різноманітних і мультимодальних вхідних даних;
- Зрештою, внесок немовлят визначається розвитком і активним навчанням.
Ідея дослідження полягає в тому, щоб дослідити, які концепції ще не були належним чином застосовані в розробці штучного інтелекту та вдосконалювати його, щоб створити систему, яка може навчатися, не будучи під наглядом.
Реалізуйте процес навчання дитини
Згідно з дослідженням, щоб застосувати процеси навчання дітей у ШІ, їм потрібно з самого початку визначити свої вподобання, щоб мати можливість формувати навчання.
Їм також потрібно надавати повніші дані, які представляють світ, а не лише зображення та електронні таблиці. Таким чином, важливо розуміти, що таке оточення, звуки, запахи та смак речей.
Нарешті, машини також потребують траєкторій розвитку, визначених дослідниками. Подібно до того, як діти з часом відчувають різні стимули, важливо відтворювати цю поведінку, надаючи комп’ютерам інший досвід і мережі, коли вони «ростуть».