Google DeepMinds sätt att lära sig som ett barn:Använda videor för att få kunskap om världen
Som ledare inom området artificiell intelligens har Google DeepMind avslöjat en innovativ metod för maskininlärning som hämtar inspiration från hur barn lär sig. Denna banbrytande metod utnyttjar videor som den primära informationskällan för AI-systemet för att skaffa kunskap om världen. Genom att efterlikna barns inlärningsprocess vill DeepMind skapa AI-agenter som kan förstå och interagera med miljön på ett mångsidigt och mångfacetterat sätt.
Nyckelaspekter av DeepMinds videobaserade inlärningsmetod :
1. Multimodalt lärande:
Barn lär sig genom att bearbeta olika sensoriska input från syn, ljud, känsel och lukt. DeepMinds AI-agenter drar nytta av multimodalt lärande genom att samtidigt bearbeta ljud- och bildinformation från videor. Denna omfattande datatolkning förbättrar AI:s förmåga att förstå och svara på världen mer exakt.
2. Oövervakad inlärning:
Barn lär sig genom att aktivt utforska sin omgivning utan tydliga instruktioner eller övervakning. DeepMinds AI-agenter använder oövervakade inlärningstekniker, där de analyserar videodata utan mänsklig vägledning. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för AI att identifiera mönster och dra meningsfulla slutsatser oberoende.
3. Överför lärande:
När barn lär sig nya saker kan de tillämpa sin befintliga kunskap i liknande situationer. DeepMinds AI-agenter utnyttjar överföringsinlärning, där färdigheter som förvärvats från tidigare uppgifter överförs till nya domäner. Detta gör det möjligt för AI att snabbt anpassa sig och generalisera kunskap till olika sammanhang.
4. Förstärkningsinlärning:
Barn får positiv förstärkning när de framgångsrikt slutför uppgifter. DeepMinds AI-agenter använder förstärkningsinlärning för att lära sig genom att trial and error. De får belöningar för att nå specifika mål, förstärka de framgångsrika beteenden som leder till dessa resultat.
Konsekvenser och fördelar :
– Genom att använda videor som den primära inlärningsresursen kan DeepMinds AI-agenter skaffa sig omfattande kunskap från verkliga scenarier, allt från interaktioner med människor och djur till att förstå trafikregler och navigera i komplexa miljöer.
- Den multimodala inlärningsmetoden gör det möjligt för AI-agenterna att utveckla visuella och auditiva perceptionsförmåga som effektivt kan bearbeta data från den verkliga världen.
– Den oövervakade inlärningsaspekten främjar AI:s förmåga att förstå enorma mängder omärkt videodata, liknande hur barn lär sig av sin omgivning utan explicita instruktioner.
- Genom transfer learning kan AI:n tillämpa tidigare förvärvad kunskap på nya domäner, förbättra sin anpassningsförmåga och problemlösningsförmåga.
- Förstärkningsinlärning gör att AI-agenterna kan lära av sina handlingar och framgångar, förfina sina beteenden och beslutsfattande över tiden.
Genom att kombinera dessa inlärningstekniker tar DeepMind betydande steg mot att skapa AI-system som lär sig och anpassar sig som barn, vilket i slutändan förbättrar deras mångsidighet och kompetens i olika verkliga tillämpningar.
