Ученые из Окинавского института науки и технологий (OIST) создали искусственный интеллект (ИИ), который учится понимать мир, как это делают дети. Новый ИИ-модель, основанная на архитектуре PV-RNN, позволяет изучать, как нейросети могут обрабатывать информацию и обобщать ее, как это делают малыши при обучении.
Суть исследования заключается в том, что, в отличие от традиционных моделей, таких как большие языковые модели (LLM), этот ИИ не использует огромные массивы данных для обучения, а комбинирует язык с визуальными и сенсорными данными, похожими на те, с которыми сталкиваются дети. Например, модель обучается на видео с роботом, который перемещает цветные блоки, и на инструкциях, типа «положи красное на синее».
Эта модель использует принципы, похожие на те, что лежат в основе работы человеческого мозга, а именно, она пытается предсказать сенсорные данные на основе прошлого опыта. Это позволяет ИИ делать обоснованные предположения о мире, как это делает маленький ребенок, изучая предметы вокруг.
Отличие этой модели от традиционных ИИ-систем заключается в том, что она требует гораздо меньше данных и вычислительных мощностей, но делает ошибки, схожие с теми, которые делают люди. Это делает ее ценным инструментом для исследователей в области когнитивных наук и ИИ, позволяя лучше понять процессы обработки информации.
Модель также помогает решать проблему «бедности стимулов», когда данные, доступные детям, недостаточны для объяснения их способности быстро обучаться языку. Исследования показали, что дети учат слова быстрее, если они взаимодействуют с объектами в разных контекстах, а не просто повторяют одно и то же действие.
Science Robotics