Ως ηγέτης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η Google DeepMind αποκάλυψε μια καινοτόμο προσέγγιση στη μηχανική μάθηση που αντλεί έμπνευση από τον τρόπο που μαθαίνουν τα παιδιά. Αυτή η πρωτοποριακή μέθοδος αξιοποιεί τα βίντεο ως την κύρια πηγή πληροφοριών για το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης για να αποκτήσει γνώση για τον κόσμο. Μιμούμενος τη μαθησιακή διαδικασία των παιδιών, το DeepMind στοχεύει να δημιουργήσει πράκτορες AI ικανούς να κατανοούν και να αλληλεπιδρούν με το περιβάλλον με ευέλικτο και πολύπλευρο τρόπο.
Βασικές πτυχές της προσέγγισης μάθησης βάσει βίντεο της DeepMind :
1. Multi-Modal Learning:
Τα παιδιά μαθαίνουν επεξεργάζοντας διάφορες αισθητηριακές εισροές από την όραση, τον ήχο, την αφή και την όσφρηση. Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης της DeepMind επωφελούνται από την πολλαπλή μάθηση με την ταυτόχρονη επεξεργασία ακουστικών και οπτικών πληροφοριών από βίντεο. Αυτή η ολοκληρωμένη ερμηνεία δεδομένων ενισχύει την ικανότητα του AI να κατανοεί και να ανταποκρίνεται στον κόσμο με μεγαλύτερη ακρίβεια.
2. Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη:
Τα παιδιά μαθαίνουν εξερευνώντας ενεργά το περιβάλλον τους χωρίς ρητές οδηγίες ή επίβλεψη. Οι πράκτορες AI της DeepMind χρησιμοποιούν τεχνικές εκμάθησης χωρίς επίβλεψη, όπου αναλύουν δεδομένα βίντεο χωρίς ανθρώπινη καθοδήγηση. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να εντοπίζει πρότυπα και να εξάγει σημαντικά συμπεράσματα ανεξάρτητα.
3. Εκμάθηση μεταφοράς:
Καθώς τα παιδιά μαθαίνουν νέα πράγματα, μπορούν να εφαρμόσουν τις υπάρχουσες γνώσεις τους σε παρόμοιες καταστάσεις. Οι πράκτορες AI της DeepMind αξιοποιούν τη μάθηση μεταφοράς, όπου οι δεξιότητες που αποκτήθηκαν από προηγούμενες εργασίες μεταφέρονται σε νέους τομείς. Αυτό επιτρέπει στο AI να προσαρμόζεται γρήγορα και να γενικεύει τη γνώση σε διάφορα περιβάλλοντα.
4. Ενισχυτική μάθηση:
Τα παιδιά λαμβάνουν θετική ενίσχυση όταν ολοκληρώνουν με επιτυχία εργασίες. Οι πράκτορες AI της DeepMind χρησιμοποιούν ενισχυτική μάθηση για να μάθουν με δοκιμή και σφάλμα. Λαμβάνουν ανταμοιβές για την επίτευξη συγκεκριμένων στόχων, ενισχύοντας τις επιτυχημένες συμπεριφορές που οδηγούν σε αυτά τα αποτελέσματα.
Επιπτώσεις και οφέλη :
- Χρησιμοποιώντας βίντεο ως τον κύριο πόρο μάθησης, οι πράκτορες AI της DeepMind μπορούν να αποκτήσουν εκτεταμένες γνώσεις από σενάρια του πραγματικού κόσμου, που κυμαίνονται από αλληλεπιδράσεις με ανθρώπους και ζώα έως την κατανόηση των κανόνων κυκλοφορίας και την πλοήγηση σε πολύπλοκα περιβάλλοντα.
- Η πολυτροπική προσέγγιση μάθησης δίνει τη δυνατότητα στους πράκτορες AI να αναπτύξουν δυνατότητες οπτικής και ακουστικής αντίληψης που μπορούν να επεξεργάζονται αποτελεσματικά δεδομένα από τον πραγματικό κόσμο.
- Η πτυχή μάθησης χωρίς επίβλεψη ενισχύει την ικανότητα του AI να κατανοεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων βίντεο χωρίς ετικέτα, παρόμοια με τον τρόπο με τον οποίο τα παιδιά μαθαίνουν από το περιβάλλον τους χωρίς ρητές οδηγίες.
- Μέσω της μάθησης μεταφοράς, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμόσει γνώσεις που έχουν αποκτηθεί προηγουμένως σε νέους τομείς, βελτιώνοντας την προσαρμοστικότητα και τις δεξιότητές της επίλυσης προβλημάτων.
- Η ενισχυτική μάθηση επιτρέπει στους πράκτορες της τεχνητής νοημοσύνης να μάθουν από τις ενέργειες και τις επιτυχίες τους, βελτιώνοντας τη συμπεριφορά και τη λήψη αποφάσεων με την πάροδο του χρόνου.
Συνδυάζοντας αυτές τις τεχνικές εκμάθησης, η DeepMind κάνει σημαντικά βήματα προς τη δημιουργία συστημάτων AI που μαθαίνουν και προσαρμόζονται σαν παιδιά, ενισχύοντας τελικά την ευελιξία και τις ικανότητές τους σε διάφορες εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.
Πνευματικά δικαιώματα © Γνώση Υπολογιστών Όλα τα δικαιώματα κατοχυρωμένα