Дечији геније који се користи за побољшање рачунарске интелигенције

У ономе што неки могу видети као преокрет улога, научници проучавају начин на који деца уче у покушају да побољшају системе вештачке интелигенције који се користе у рачунарима.

Иако су рачунари високо ефикасни у сортирању и агрегирању информација, тренутни информациони системи имају проблема у руковању небулозним и конфликтним сценаријима.

„Деца су највеће машине за учење у универзуму. Замислите да ли би рачунари могли да науче толико брзо и брзо као они “, рекла је др. Алисон Гопник, развојни психолог на УЦ Беркелеи.

У широком спектру експеримената који укључују лизалице, трепћуће и предење играчака и музичаре, међу осталим реквизитима, истраживачи УЦ Беркелеи откривају да деца - у млађим и млађим узрастима - тестирају хипотезе, откривају статистичке обрасце и доносе закључке уз стално прилагођавање Промене.

„Мала деца су способна да реше проблеме који и даље представљају изазов за рачунаре, попут учења језика и откривања узрочно-последичних веза“, рекао је др Том Гриффитхс, директор рачунске когнитивне научне лабораторије УЦ Беркелеи. „Надамо се да ћемо рачунаре учинити паметнијима чинећи их мало сличнијима деци.“

На пример, истраживачи су рекли да рачунари програмирани когнитивним паметом деце могу интелигентније и брже да комуницирају са људима у апликацијама као што су програми за рачунарско подучавање и роботи који се јављају на телефон.

„Ваш рачунар би могао да открије узрочно-последичне везе, почев од једноставних случајева, попут препознавања да радите спорије када нисте попили кафу, до сложених, попут идентификовања који гени узрокују већу подложност болестима“, рекао је Гриффитхс.

Гриффитхс покушава да користи статистичку методу познату као Баиесова теорија вероватноће да преведе прорачуне које деца врше током задатака учења у рачунске моделе.

Као продукт овог истраживања, научници са Беркелеија препоручују родитељима да се врате основама када помажу свом детету. Научници препоручују родитељима и васпитачима да оставе по страни флеш картице, електронске игре за учење и задатке памћења и да децу ослободе да откривају и истражују.

„Спонтано и„ претварање игре “је једнако важно као и читање и писање вежби“, рекао је Гопник.

Од свих примата, рекао је Гопник, људи имају најдуже детињство, а овај продужени период неговања, учења и истраживања кључан је за човеков опстанак.

Здрави мозак новорођенчета садржи животну залиху од око 100 милијарди неурона, од којих сваки развија огромну мрежу синапси или неуронских веза - око 15 000 до 2 или 3 године - која омогућавају деци да уче језике, постану социјализована и смислити како преживети и напредовати у свом окружењу.

У међувремену, одрасли престају да користе своје моћи маште и хипотетичког расуђивања док се фокусирају на оно што је најрелевантније за њихове циљеве, рекао је Гопник. Комбинација циљаних одраслих и отворене деце идеална је за подучавање рачунара новим триковима.

„Потребне су нам и шпекулације са плавог неба и планирање са великим напором“, рекао је Гопник. Истраживачи имају за циљ да постигну ову симбиозу праћењем и стварањем рачунарских модела когнитивних корака које деца предузимају да би решила проблеме у следећим и другим експериментима.

Гопник проучава „златно доба претварања“, што се обично дешава између 2. и 5. године, када деца стварају и насељавају алтернативне универзума. У једном од њених експеримената, предшколци певају „Срећан рођендан“ кад год се појави мајмун-играчка и укључи музички плејер.

Када се музички плејер изненада уклони, предшколци се брзо прилагођавају променама користећи дрвени блок да замене музички плејер како би забавна игра могла да се настави.

Ранији Гопников експерименти - укључујући и онај у којем она изражава лице док дегустира различите врсте хране како би видела да ли деца могу схватити њене преференције - оспоравају уобичајене претпоставке да су мала деца самоцентрична и да немају емпатију, рекла је Гопник и указала да , у раном добу могу да се сместе у туђе ципеле.

Научници су такође открили да бебе већину свог учења чине док се „играју“. У неким играма деца би следила образац, али онда када су опције постале очигледне, могли су да сагледају нове могућности - особина коју истражитељи кажу да би била корисна за рачунаре - да погледају нове могућности за узрок и последицу на основу промене шансе.

Све у свему, истраживачи УЦ Беркелеи кажу да ће применити оно што су научили из истраживачког и „пробабилистичког“ расуђивања које су млади показали у овим и другим експериментима како би рачунаре учинили паметнијим, прилагодљивијим - и више људима.

Извор: УЦ Беркелеи