In einer neuen Studie erklärt ein Wissenschaftlerteam, wie ein neuer Ansatz die Fähigkeit deutlich verbessert
Wir können KI viel besser lernen lassen, wenn wir sie in der Art und Weise trainieren, wie unser Gehirn Informationen wahrnimmt.
Maximilian Riesenhuber, PhD, Professor für Neurobiologie, Georgetown University Medical Center
Menschen können schnell und gut Neues lernenVisuelle Konzepte basierend auf begrenzten Daten – manchmal reicht nur ein Beispiel aus. Schon drei bis vier Monate alte Babys können leicht lernen, Zebras zu erkennen und sie von Katzen, Pferden und Giraffen zu unterscheiden. Aber Computer müssen normalerweise viele Beispiele desselben Objekts „sehen“, um zu wissen, was es ist, erklärt Riesenhuber.
Daher war eine Weiterentwicklung notwendigSoftware zur Bestimmung von Beziehungen zwischen ganzen visuellen Kategorien, anstatt einen Standardansatz zur Objektidentifizierung zu versuchen, bei dem nur untergeordnete und mittlere Informationen wie Form und Farbe verwendet werden.
Das Team stellte fest, dass künstliche neuronale Netze, die Objekte in Form von zuvor erlernten Konzepten darstellen, neue visuelle Konzepte viel schneller lernen.
Tatsache ist, dass die Architektur des Gehirns darin liegtbasierend auf der Untersuchung menschlicher visueller Konzepte, basierend auf neuronalen Netzen, die an der Objekterkennung beteiligt sind. Es wird angenommen, dass der vordere Temporallappen des Gehirns "abstrakte" Darstellungen enthält, die über die Form hinausgehen. Diese komplexen neuronalen Hierarchien zur visuellen Erkennung ermöglichen es Menschen, neue Aufgaben zu lernen und vor allem zuvor erworbenes Wissen zu nutzen.
Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichenIntelligenz ist das menschliche visuelle System immer noch der Goldstandard in Bezug auf seine Fähigkeit, aus mehreren Beispielen zu verallgemeinern: Es kann zuverlässig mit Variationen in einem Bild umgehen und analysiert klar, was um es herum geschieht.
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