Детство для ИИ: зачем ученые учат нейросети, как младенцев?
Современные нейросети обучаются на гигантских объемах данных, но при этом далеко не всегда понимают реальный мир. В то время как ребенок за два года жизни осваивает язык и окружающую среду без многомиллионных датасетов и мощных серверов.
🍼 Как смотрит на мир искусственный младенец?
Исследователи из Нью-Йоркского университета решили проверить, можно ли обучить нейросеть так же, как ребенка. Полтора года младенец носил камеру, фиксируя все, что видел и слышал. Записи стали единственным источником информации для «наивной» нейросети.
Результат удивил:
🔹 62% точности при поиске объектов на видео по названию
🔹 80% правильных ответов на новых изображениях
🔹 Эффективность сопоставима с алгоритмами, обученными на 400 млн изображений
К чему это приведет?
Если ИИ сможет осваивать мир так же естественно, как ребенок, ему не понадобятся огромные объемы данных для обучения. В будущем это приведет к созданию роботов, которые будут понимать не только предметы, но и действия, эмоции и интонации, учась через наблюдение.
Возможно, это первый шаг к ИИ, который действительно понимает мир, а не просто вычисляет вероятность слов и картинок.
Современные нейросети обучаются на гигантских объемах данных, но при этом далеко не всегда понимают реальный мир. В то время как ребенок за два года жизни осваивает язык и окружающую среду без многомиллионных датасетов и мощных серверов.
🍼 Как смотрит на мир искусственный младенец?
Исследователи из Нью-Йоркского университета решили проверить, можно ли обучить нейросеть так же, как ребенка. Полтора года младенец носил камеру, фиксируя все, что видел и слышал. Записи стали единственным источником информации для «наивной» нейросети.
Результат удивил:
🔹 62% точности при поиске объектов на видео по названию
🔹 80% правильных ответов на новых изображениях
🔹 Эффективность сопоставима с алгоритмами, обученными на 400 млн изображений
К чему это приведет?
Если ИИ сможет осваивать мир так же естественно, как ребенок, ему не понадобятся огромные объемы данных для обучения. В будущем это приведет к созданию роботов, которые будут понимать не только предметы, но и действия, эмоции и интонации, учась через наблюдение.
Возможно, это первый шаг к ИИ, который действительно понимает мир, а не просто вычисляет вероятность слов и картинок.