En un nuevo estudio, un equipo de científicos explica cómo un nuevo enfoque mejora significativamente la capacidad
Podemos hacer que la IA aprenda mucho mejor si la entrenamos en la forma en que nuestro cerebro percibe la información.
Maximilian Riesenhuber, PhD, profesor de neurobiología, Centro médico de la Universidad de Georgetown
Las personas pueden aprender cosas nuevas rápidamente y bien.conceptos visuales basados en datos limitados; a veces, solo un ejemplo es suficiente. Incluso los bebés de tres a cuatro meses pueden aprender fácilmente a reconocer las cebras y diferenciarlas de los gatos, los caballos y las jirafas. Pero los ordenadores normalmente necesitan "ver" muchos ejemplos del mismo objeto para saber qué es, explica Riesenhuber.
Por lo tanto fue necesario desarrollarsoftware para determinar relaciones entre categorías visuales completas, en lugar de intentar un enfoque más estándar para la identificación de objetos utilizando sólo información intermedia y de bajo nivel, como la forma y el color.
El equipo descubrió que las redes neuronales artificiales, que representan objetos en términos de conceptos previamente estudiados, aprenden nuevos conceptos visuales mucho más rápido.
El hecho es que la arquitectura del cerebro que se encuentra enbasado en el estudio de conceptos visuales humanos, basado en redes neuronales involucradas en el reconocimiento de objetos. Se cree que el lóbulo temporal anterior del cerebro contiene representaciones "abstractas" que van más allá de la forma. Estas complejas jerarquías neuronales para el reconocimiento visual permiten a las personas aprender nuevas tareas y, lo más importante, utilizar los conocimientos adquiridos previamente.
A pesar de los avances en el campo de los artificialesinteligencia, el sistema visual humano sigue siendo el estándar de oro en términos de su capacidad para generalizar a partir de múltiples ejemplos: puede lidiar de manera confiable con variaciones en una imagen y analiza claramente lo que sucede a su alrededor.
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