ИИ обучается быстрее по алгоритмам, похожим на мышление человека

ИИ может функционировать как человеческий мозг, если он запрограммирован на использование схожих алгоритмов обучения для новых объектов.

В новом исследовании группа ученых объясняет, как новый подход значительно улучшает способность программного обеспечения ИИ быстро изучать новые визуальные концепции.

Мы можем заставить ИИ учиться гораздо лучше, если будем обучать их таким образом, каким информацию воспринимает наш мозг. 

Максимилиан Ризенхубер, доктор философии, профессор нейробиологии Медицинского центра Джорджтаунского университета

Люди могут быстро и хорошо изучать новые визуальные концепции на основе немногочисленных данных — иногда достаточно лишь одного примера. Даже трех-четырехмесячные младенцы могут легко научиться распознавать зебр и отличать их от кошек, лошадей и жирафов. Но компьютерам обычно нужно «видеть» множество примеров одного и того же объекта, чтобы узнать, что это такое, объясняет Ризенхубер.

Поэтому необходимо было разработать программное обеспечение для определения взаимосвязей между целыми визуальными категориями, вместо того чтобы пытаться использовать более стандартный подход к идентификации объекта с использованием только низкоуровневой и промежуточной информации, такой как форма и цвет.

Группа ученых обнаружила, что искусственные нейронные сети, которые представляют объекты с точки зрения ранее изученных концепций, усваивают новые визуальные концепции значительно быстрее.

Дело в том, что архитектура мозга, лежащая в основе изучения визуальных концепций человека, основана на нейронных сетях, участвующих в распознавании объектов. Считается, что передняя височная доля мозга содержит «абстрактные» представления, выходящие за рамки формы. Эти сложные нейронные иерархии для визуального распознавания позволяют людям изучать новые задачи и, что особенно важно, использовать ранее полученные знания.

Несмотря на достижения в области искусственного интеллекта, зрительная система человека по-прежнему остается золотым стандартом с точки зрения способности делать обобщения на нескольких примерах: она может надежно работать с вариациями изображения и четко анализирует происходящее вокруг. 

Читать далее

Аборты и наука: что будет с детьми, которых родят

Посмотрите на самые красивые снимки «Хаббла». Что увидел телескоп за 30 лет?

Названо растение, которому не страшно изменение климата. Им питается миллиард человек

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Почему Вселенная несимметрична: физики приблизились к разгадке тайны
Новости
Посмотрите на обратную сторону спутника Марса: это второе фото в истории
Новости
Это приложение буквально заставляет трогать траву и блокирует соцсети
Новости
Посмотрите на место гибели лунного аппарата «Афина»
Новости
Apple призвала срочно обновить iPhone из-за критической уязвимости  
Новости
В РосНИИРОС опровергли планы ICANN закрыть домен .su  
Новости
Европейские охотники каменного века «путешествовали» по морю в Африку
Наука
Зонд «Гера» сделал снимки спутника Марса на пути к «пострадавшему в ДТП» астероиду
Космос
В испанской пещере нашли «фрагменты лица» древнейшего жителя Западной Европы
Наука
Стартап представил робота, который готовит как шеф-повар лучших ресторанов
Новости
В паровом реакторе впервые зажгли термоядерную плазму
Новости
Работа, написанная ИИ, прошла научное рецензирование, но есть нюансы
Наука
Смертоносные звезды: два массовых вымирания связали со взрывами сверхновых
Космос
Сразу четыре похожих на Землю планеты нашли у ближайшей одиночной звезды
Космос
Физики обнаружили доказательство предсказания Хокинга
Космос
Загадочные радиосигналы впервые обнаружили в глубинах Галактики 
Космос
Этот компьютер решил задачу за 20 минут: суперкомпьютер потратил бы миллион лет
Новости
Названа дата удаления домена .su: что будет с 100 000 сайтов
Новости
Google DeepMind дала роботам ИИ: с ним машинам не надо учиться
Новости
Ученые нашли аномалию во Вселенной: эта галактика не должна была выжить
Космос