新しい研究で、科学者チームは、新しいアプローチがどのように能力を大幅に向上させるかを説明しています
私たちの脳が情報を認識する方法で AI をトレーニングすれば、AI の学習をさらに向上させることができます。
マクシミリアン・リーゼンフーバー博士、神経生物学教授、ジョージタウン大学医療センター
人は新しいことを素早く上手に学ぶことができます限られたデータに基づいた視覚的なコンセプト。場合によっては 1 つの例だけで十分です。生後 3 ～ 4 か月の赤ちゃんでも、シマウマを認識し、猫、馬、キリンと区別することを簡単に学ぶことができます。しかし、コンピュータは通常、それが何であるかを知るために、同じオブジェクトの多くの例を「見る」必要があるとリーゼンフーバー氏は説明する。
したがって、開発する必要がありました。形状や色などの低レベルの中間情報のみを使用してオブジェクトを識別するためのより標準的なアプローチを試みるのではなく、視覚的なカテゴリ全体間の関係を判断するソフトウェア。
チームは、以前に研究された概念の観点からオブジェクトを表す人工神経ネットワークが、新しい視覚的概念をはるかに速く学習することを発見しました。
事実は、にある脳のアーキテクチャは人間の視覚的概念の研究に基づいており、物体認識に関与する神経ネットワークに基づいています。脳の前側頭葉には、形を超えた「抽象的な」表現が含まれていると考えられています。視覚認識のためのこれらの複雑な神経階層により、人々は新しいタスクを学び、最も重要なことに、以前に取得した知識を使用することができます。
人工物の分野は進歩しているにもかかわらず、人間の視覚システムは、複数の例から一般化する能力の点で、依然として優れた標準です。画像の変化に確実に対処でき、その周囲で何が起こっているかを明確に分析できます。
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