2022. 08. 23. - 15:02
A csecsemők objektumközpontú kódolása beválik a mesterséges intelligenciánál is?
Az elmúlt években a mesterséges intelligencia (MI) modellek számos kognitív feladatban, felülmúlták az embereket.
A mesterséges intelligencia modellek azonban általában üres lapról indulnak és sok különböző példát tartalmazó adatokon képzik őket, amelyekből a modell tudást konstruál. A csecsemők nem ezt teszik; nem a semmiből építik fel a tudást, hanem a tárgyakkal kapcsolatos bizonyos fogalmi elvárásokkal kezdik.
A csecsemők például elvárják, hogy két tárgy nem mehet át egymáson és azt is elvárják, hogy egy tárgy nem tud csak úgy beugrani a létezésbe és eltűnni onnan.
A csecsemők tárgyak segítségével tanulnakA kutatók nemrégiben végeztek egy vizsgálatot annak megállapítására, hogy a csecsemők tudása finomodik-e az idő és a tapasztalat során. A kutatók egy mesterséges intelligencia modellt képeztek ki arra, hogy úgy "gondolkodjon", mint egy baba, mélytanulás helyett objektumközpontú kódolást alkalmazva. A tárgyközpontú kódolási modell lényegesen jobban teljesített, mint a mélytanulási modell.
A tanulmány eredményei arra utalnak, hogy az észlelési adatok jelentős szerepet játszhatnak a mesterséges rendszerek tudásszerzésében. Ez hatással lehet a mesterséges intelligencia modellek fejlesztésére és a mesterséges intelligencia rendszerek tervezésének módjára.
H.A.
