Standpunten van koplopers om de Britse Boris Johnson op te volgen

  • Whatsapp
Een baby trekt een komisch 'geschokt' gezicht, met grote ogen en een open mond.

Nieuw Onderzoek door Luis Piloto en collega’s van Princeton University – die ik recenseer voor een artikel in Nature Human Behavior – zet een stap in de richting van het opvullen van deze leemte. De onderzoekers creëerden een diepgaand lerend kunstmatige intelligentie (AI) -systeem dat inzicht kreeg in enkele gezond verstandswetten van de fysieke wereld.

Read More

De bevindingen zullen helpen bij het bouwen van betere computermodellen die de menselijke geest simuleren, door een taak met dezelfde aannames als een baby te benaderen.

Kinderachtig gedrag

Meestal beginnen AI-modellen met een schone lei en worden ze getraind op gegevens met veel verschillende voorbeelden, waaruit het model kennis construeert. Maar onderzoek bij baby’s suggereert dat dit niet is wat baby’s doen. In plaats van helemaal opnieuw kennis op te bouwen, beginnen baby’s met een aantal principiële verwachtingen over objecten.

Ze verwachten bijvoorbeeld dat als ze aandacht besteden aan een object dat vervolgens achter een ander object wordt verborgen, het eerste object zal blijven bestaan. Dit is een kernaanname die hen in de goede richting zet. Hun kennis wordt dan verfijnder met de tijd en ervaring.

De opwindende bevinding van Piloto en collega’s is dat een diepgaand lerend AI-systeem dat is gemodelleerd naar wat baby’s doen, beter presteert dan een systeem dat begint met een schone lei en probeert te leren op basis van alleen ervaring.

Kubus glijdt en ballen in muren

De onderzoekers vergeleken beide benaderingen. In de onbeschreven versie kreeg het AI-model verschillende visuele animaties van objecten. In sommige voorbeelden zou een kubus langs een helling naar beneden glijden. In andere stuitte een bal tegen een muur.

Het model detecteerde patronen uit de verschillende animaties en werd vervolgens getest op zijn vermogen om resultaten te voorspellen met nieuwe visuele animaties van objecten. Deze prestatie werd vergeleken met een model waarin “principiële verwachtingen” waren ingebouwd voordat er visuele animaties waren.

Deze principes waren gebaseerd op de verwachtingen die baby’s hebben over hoe objecten zich gedragen en met elkaar omgaan. Baby’s verwachten bijvoorbeeld dat twee objecten niet door elkaar heen mogen gaan.

Als je een baby een goocheltruc laat zien waarbij je deze verwachting schendt, kunnen ze de magie detecteren. Ze onthullen deze kennis door aanzienlijk langer te kijken naar gebeurtenissen met onverwachte of “magische” resultaten, in vergelijking met gebeurtenissen waarvan de resultaten worden verwacht.

Baby’s verwachten ook dat een object niet zomaar in en uit het bestaan ​​mag knipperen. Zij kan detecteren wanneer ook deze verwachting wordt geschonden.

Baby’s kunnen detecteren wanneer objecten de basiswetten lijken te tarten die de fysieke wereld beheersen.Shutterstock

Piloto en collega’s ontdekten dat het deep-learningmodel dat begon met een schone lei, goed werk deed, maar het model op basis van objectgecentreerde codering, geïnspireerd door de cognitie van baby’s, deed het aanzienlijk beter.

Het laatste model kon nauwkeuriger voorspellen hoe een object zou bewegen, was succesvoller in het toepassen van de verwachtingen op nieuwe animaties en leerde van een kleinere reeks voorbeelden (het lukte dit bijvoorbeeld na het equivalent van 28 uur video).

Een aangeboren begrip?

Het is duidelijk dat leren door de tijd en ervaring belangrijk is, maar het is niet het hele verhaal. Dit onderzoek van Piloto en collega’s draagt ​​bij tot inzicht in de eeuwenoude vraag wat aangeboren kan zijn bij mensen en wat kan worden geleerd.

Daarnaast definieert het nieuwe grenzen voor de rol die perceptuele gegevens kunnen spelen als het gaat om het verwerven van kennis door kunstmatige systemen. En het laat ook zien hoe studies over baby’s kunnen bijdragen aan het bouwen van betere AI-systemen die de menselijke geest simuleren.Het gesprek

Susan Hesposafdeling psychologie aan de Northwestern University Evanston, Illinois, VS en hoogleraar kinderstudies aan het MARCS Institute, Universiteit van West-Sydney

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd van Het gesprek onder een Creative Commons-licentie. Lees de origineel artikel.

Related posts

Geef een antwoord