במחקר חדש, צוות מדענים מסביר כיצד גישה חדשה משפרת משמעותית את היכולת
נוכל לגרום לבינה מלאכותית ללמוד הרבה יותר טוב אם נאמן אותם באופן שבו המוח שלנו תופס מידע.
מקסימיליאן ריזנהובר, דוקטורט, פרופסור לנוירוביולוגיה, המרכז הרפואי של אוניברסיטת ג'ורג'טאון
אנשים יכולים ללמוד דברים חדשים במהירות ובטובמושגים חזותיים המבוססים על נתונים מוגבלים - לפעמים מספיקה רק דוגמה אחת. אפילו תינוקות בני שלושה עד ארבעה חודשים יכולים בקלות ללמוד לזהות זברות ולהבדיל ביניהן מחתולים, סוסים וג'ירפות. אבל מחשבים בדרך כלל צריכים "לראות" דוגמאות רבות של אותו אובייקט כדי לדעת מהו, מסביר רייזנהובר.
לכן היה צורך לפתחתוכנה לקביעת יחסים בין קטגוריות חזותיות שלמות, במקום לנסות גישה סטנדרטית יותר לזיהוי אובייקט תוך שימוש רק במידע ברמה נמוכה ובינונית כגון צורה וצבע.
הצוות מצא שרשתות עצביות מלאכותיות, המייצגות עצמים במונחים של מושגים שנחקרו בעבר, לומדות מושגים חזותיים חדשים הרבה יותר מהר.
העובדה היא שהארכיטקטורה של המוח שטמונהמבוסס על חקר מושגים חזותיים אנושיים, המבוססים על רשתות עצביות המעורבות בזיהוי אובייקטים. הוא האמין כי האונה הטמפורלית הקדמית של המוח מכילה ייצוגים "מופשטים" החורגים מהצורה. היררכיות עצביות מורכבות אלו לזיהוי חזותי מאפשרות לאנשים ללמוד משימות חדשות ובעיקר להשתמש בידע שנרכש בעבר.
למרות ההתקדמות בתחום המלאכותיאינטליגנציה, מערכת הראייה האנושית היא עדיין תקן הזהב מבחינת יכולתה להכליל ממספר דוגמאות: היא יכולה להתמודד בצורה מהימנה עם וריאציות בתמונה ומנתחת בבירור את המתרחש סביבה.
קרא עוד
הפלה ומדע: מה יקרה לילדים שילדו
בדוק את התמונות היפות ביותר של האבל. מה ראה הטלסקופ מזה 30 שנה?
נקרא צמח שלא מפחד משינויי אקלים. זה מאכיל מיליארד אנשים