Novo método permite que a IA aprenda sem dados

Os pesquisadores explicaram que o aprendizado de máquina requer muitos exemplos de dados. Por exemplo, para

crie um modelo de IA que permita reconhecercavalo, ela precisa analisar milhares de imagens de cavalos. É isto que torna a tecnologia cara e diferente da formação humana. Muitas vezes, uma criança só precisa ver alguns exemplos de um objeto, ou mesmo um, antes de poder reconhecê-lo ao longo da vida.

O novo artigo sugere que os modelos de IA tambémpode ser treinado dessa forma - os cientistas chamam esse processo de "menos de um" - quando o algoritmo reconhece mais objetos, apesar do fato de que a quantidade de dados em que foi treinado foi pequena.

Por exemplo, os investigadores treinaram a IA para reconhecernúmeros, mas não carregaram dados sobre cada número no modelo, mas sim como uma única imagem, levando em consideração que muitos números possuem estilos semelhantes. Isso permitiu reduzir a quantidade de dados de 60 mil imagens para 10. 

AI aprendeu a selecionar materiais para pesquisa

Os pesquisadores agora estão trabalhando paraEncontre outras maneiras de projetar pequenos conjuntos de dados sintéticos, seja um projeto manual ou usando outro algoritmo. No entanto, apesar desses desafios adicionais de pesquisa, o artigo fornece uma base teórica para o aprendizado futuro. “Nossa conclusão é que não importa quais conjuntos de dados você tenha, provavelmente você pode empacotá-los para tornar o modelo mais eficiente”, observaram os cientistas.

No futuro, os pesquisadores querem treinar até mesmo poderososmodelos baseados em pequenos conjuntos de dados. Ao fazer isso, eles redigirão instruções claras para empacotar dados para que cientistas com pouca experiência possam usá-los.

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