L'IA apprend plus rapidement en utilisant des algorithmes similaires à la pensée humaine

Dans une nouvelle étude, une équipe de scientifiques explique comment une nouvelle approche améliore considérablement la capacité

Les logiciels d'IA apprennent rapidement de nouveaux concepts visuels.

Nous pouvons améliorer l'apprentissage des IA si nous les entraînons à la manière dont notre cerveau perçoit les informations.

Maximilian Riesenhuber, PhD, professeur de neurobiologie, centre médical de l'université de Georgetown

Les gens peuvent apprendre de nouvelles choses rapidement et biendes concepts visuels basés sur des données limitées – parfois un seul exemple suffit. Même les bébés âgés de trois à quatre mois peuvent facilement apprendre à reconnaître les zèbres et à les différencier des chats, des chevaux et des girafes. Mais les ordinateurs ont généralement besoin de « voir » de nombreux exemples du même objet pour savoir de quoi il s’agit, explique Riesenhuber.

Il était donc nécessaire de développerlogiciel pour déterminer les relations entre des catégories visuelles entières, plutôt que de tenter une approche plus standard de l'identification des objets en utilisant uniquement des informations de bas niveau et intermédiaires telles que la forme et la couleur.

L'équipe a constaté que les réseaux de neurones artificiels, qui représentent des objets en termes de concepts précédemment étudiés, apprennent de nouveaux concepts visuels beaucoup plus rapidement.

Le fait est que l'architecture du cerveau qui se trouve dansbasé sur l'étude des concepts visuels humains, basé sur les réseaux de neurones impliqués dans la reconnaissance d'objets. On pense que le lobe temporal antérieur du cerveau contient des représentations «abstraites» qui vont au-delà de la forme. Ces hiérarchies neuronales complexes pour la reconnaissance visuelle permettent aux gens d'apprendre de nouvelles tâches et, surtout, d'utiliser des connaissances acquises antérieurement.

Malgré les progrès dans le domaine de l'artificielintelligence, le système visuel humain reste la référence en termes de capacité à généraliser à partir de multiples exemples : il peut gérer de manière fiable les variations d'une image et analyser clairement ce qui se passe autour d'elle.

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