Wissenschaftler hoffen, KI beibringen zu können, wie ein Baby zu denken und zu lernen

Künstliche Intelligenz ist oft in Bezug auf das, was es auf der Grundlage der bereitgestellten Daten lernen kann, begrenzt, sondern implementiert neue Lernmethoden, die auf der Art und Weise basieren, wie Kleinkinder lernen kann helfen, den Prozess zu verbessern. Der menschliche Geist ist wohl das beste musterbildende Computersystem der Welt, daher ist es sinnvoll, Lernalgorithmen darauf aufzubauen.

Das Programmieren von Maschinen kann eine mühsame Aufgabe sein. Wenn Sie möchten, dass ein Algorithmus ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Fähigkeit lernt, müssen ihm nützliche und von Hand kuratierte Daten dieses bestimmten Typs gegeben werden. Dies ist nicht unähnlich, wie Menschen lernen, indem sie Daten aufnehmen und Frameworks aufbauen, aber Menschen sind in der Lage, diese Muster aus zufälligen Alltagsdaten anstelle von hochgradig kuratierten Informationen zu bilden. Es kostet Mühe, a mit den richtigen Daten zu füttern Maschine, damit es lernt die richtigen Dinge und zusätzlichen Aufwand, um Fehler in seiner Logik zu beheben, die es ohne lebendige Erfahrung oder menschlichen Kontext nicht verstehen kann.

Wissenschaftler bei Trinity College Dublin untersuchen, wie Babys lernen, um KI- und maschinelle Lernsysteme zu entwickeln, die schneller lernen und anpassungsfähiger sind. Babys kommen auf die Welt, ohne dass bereits Daten, Erfahrungen oder Rahmenbedingungen vorhanden sind, also beginnen sie an einem ähnlichen Ort wie die meisten neuen KI. Babys beginnen jedoch sofort mit dem Lernprozess, ohne dass eine Überwachung der Dateneingabe erforderlich ist. Auch ohne Sprache beginnen Babys sofort, Muster zu bilden und wichtige Informationen aus ihrer Umgebung zu erkennen, wie z. B. wichtige Reize und die Gesichter von Bezugspersonen. Aus technischer Sicht ist dies im Vergleich zu damals bemerkenswert beeindruckend Anleitung für maschinelles Lernen erforderlich, und so arbeiten Wissenschaftler daran, wichtige Säulen der Lernpsychologie und Neurowissenschaften eines Babys zu analysieren, um sie als Designideen für neue KI zu verwenden.

KI beim Erwachsenwerden helfen

Maschinelles Lernen hat so etwas wie ein Plateau erreicht, da die Geschwindigkeit, mit der eine KI lernen kann, durch die Notwendigkeit begrenzt ist, die Daten, mit denen sie gefüttert wird, zu kuratieren. Damit KI vorankommen kann, müssen Systeme in der Lage sein, auf natürliche Weise aus zufälligen Daten zu lernen, sodass weniger Aufwand bei der Entwicklung ihrer Dateneingabe erforderlich ist. Zu den Schwerpunkten dieses Projekts gehört daher die Bestimmung, wie ein System aus nicht kuratiertem Zufall lernen kann Daten, wie ein System selbstständig Lernpräferenzen entwickeln kann, wie bestimmte Daten priorisiert werden zu einer KI eine bestimmte Fähigkeit beibringen, und das Ermöglichen, dass ein System im Laufe der Zeit mit einem Entwicklungspfad wächst, wie z. B. dem Übergang von Babys zum Erlernen verschiedener Konzepte, wenn sie in die Kindheit und dann ins Erwachsenenalter altern.

Dieses Projekt steckt noch in den Kinderschuhen, scheint aber die Weichen für die Zukunft der künstlichen Intelligenz zu stellen. Dies beseitigt nicht die Notwendigkeit, eine KI zu kontrollieren oder ihre Entwicklung vollständig zu steuern, hofft jedoch, den Prozess zu beschleunigen, indem die Datenaufnahme erleichtert wird, um mehr Energie und Konzentration zu ermöglichen zu anderen Aspekten des Wachstums von KI. Babys sind die Zukunft, sowohl für den Menschen als auch für die künstliche Intelligenz wie.

Quelle: Trinity College Dublin