새로운 연구에서 과학자 팀은 새로운 접근 방식이 능력을 크게 향상시키는 방법을 설명합니다.
우리 두뇌가 정보를 인식하는 방식으로 AI를 훈련시키면 AI가 훨씬 더 잘 학습하도록 할 수 있습니다.
Maximilian Riesenhuber, PhD, 조지타운 대학 의료 센터 신경생물학 교수
사람들은 새로운 것을 빠르고 잘 배울 수 있습니다제한된 데이터를 기반으로 한 시각적 개념. 때로는 하나의 예만으로도 충분합니다. 3~4개월 된 아기도 쉽게 얼룩말을 인식하고 고양이, 말, 기린과 구별하는 법을 배울 수 있습니다. 그러나 컴퓨터는 일반적으로 그것이 무엇인지 알기 위해 동일한 개체의 많은 예를 "보아야" 한다고 Riesenhuber는 설명합니다.
따라서 개발이 필요했습니다.모양이나 색상과 같은 하위 수준 및 중간 정보만 사용하여 개체 식별에 대한 보다 표준적인 접근 방식을 시도하는 대신 전체 시각적 범주 간의 관계를 결정하는 소프트웨어입니다.
연구팀은 이전에 학습 한 개념의 관점에서 사물을 나타내는 인공 신경망이 새로운 시각적 개념을 훨씬 빠르게 학습한다는 것을 발견했습니다.
사실은 뇌의 구조가물체 인식과 관련된 신경망을 기반으로 한 인간의 시각 개념 연구를 기반으로합니다. 뇌의 전 측두엽에는 형태를 넘어서는 "추상적 인"표현이 포함되어 있다고 믿어집니다. 시각적 인식을위한 이러한 복잡한 신경 계층 구조를 통해 사람들은 새로운 작업을 배우고 가장 중요한 것은 이전에 습득 한 지식을 사용할 수 있습니다.
인공지능 분야의 발전에도 불구하고인간의 시각 시스템은 다양한 예를 일반화하는 능력 측면에서 여전히 최고의 표준입니다. 이미지의 변화를 안정적으로 처리하고 주변에서 일어나는 일을 명확하게 분석할 수 있습니다.
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