thuha19051234
Pearl
Một nghiên cứu mới đã giới thiệu chương trình AI được gọi là PLATO, lấy cảm hứng từ nghiên cứu về cách trẻ sơ sinh học hỏi.
Mặc dù con người tạo ra AI nhưng các hệ thống trí tuệ nhân tạo này còn đi trước chúng ta trong một số lĩnh vực nhất định, chẳng hạn khả năng chơi cờ vây hoặc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, nhìn chung ở hầu hết các khía cạnh, AI vẫn còn cách con người một khoảng khá xa.
PLATO là viết tắt của môn Vật lý Học thông qua Tự động mã hóa và Theo dõi Đối tượng. Nó được đào tạo bằng một loạt các video mã hóa, được thiết kế để trình bày cùng một kiến thức cơ bản mà trẻ sơ sinh tiếp thu trong những tháng đầu đời. Các nhà nghiên cứu đã xây dựng và mở nguồn tập dữ liệu từ các thí nghiệm phát triển ban đầu để đánh giá các khái niệm vật lý trong mô hình.
Có ba khái niệm chính mà tất cả con người đều hiểu từ khi còn rất nhỏ: tính vĩnh viễn (các vật thể sẽ không đột nhiên biến mất); độ rắn (các vật rắn không thể chuyển động qua nhau); và tính liên tục (các đối tượng chuyển động một cách nhất quán trong không gian và thời gian). Tập dữ liệu do các nhà nghiên cứu xây dựng bao gồm ba khái niệm này, cộng với hai khái niệm bổ sung: tính không thay đổi được (các thuộc tính của đối tượng, chẳng hạn như hình dạng, không thay đổi); quán tính có hướng (các vật thể chuyển động theo cách phù hợp với các nguyên tắc quán tính).
Những khái niệm này được đưa ra thông qua các đoạn phim về các quả bóng rơi xuống đất, bật ra khỏi nhau, biến mất sau các vật thể khác và sau đó xuất hiện trở lại, v.v. Sau khi đào tạo PLATO về các video này, bước tiếp theo là kiểm tra nó.
Trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ có những suy nghĩ thuộc về bản năng
Khi AI được xem video về các tình huống 'bất khả thi' bất chấp vật lý mà nó đã học, PLATO đã bày tỏ sự ngạc nhiên. Nó đủ thông minh để nhận ra điều gì đó kỳ lạ đã xảy ra phá vỡ các định luật vật lý. Điều này cũng xảy ra sau thời gian đào tạo tương đối ngắn, chỉ 28 giờ trong một số trường hợp. Về mặt kỹ thuật, giống như trong các nghiên cứu dành cho trẻ sơ sinh các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm bằng chứng về các tín hiệu vi phạm kỳ vọng (VoE), cho thấy rằng AI hiểu các khái niệm mà nó đã được dạy.
Các nhà nghiên cứu cho biết, mô hình dựa trên đối tượng của họ đã hiển thị các hiệu ứng VoE mạnh mẽ trên tất cả năm khái niệm mà họ đã nghiên cứu, mặc dù đã được đào tạo về dữ liệu video trong đó các sự kiện thăm dò cụ thể không xảy ra. Nhóm cũng đã thực hiện các bài kiểm tra sâu hơn, lần này họ sử dụng ác đối tượng khác với các đối tượng trong dữ liệu đào tạo.
Một lần nữa, PLATO cho thấy sự hiểu biết vững chắc về những gì nên và không nên xảy ra, chứng minh nó có thể học hỏi và mở rộng dựa trên kiến thức đào tạo cơ bản của mình. Tuy nhiên, PLATO vẫn chưa bằng với trẻ sơ sinh ba tháng tuổi.
Nguồn sciencealert
Mặc dù con người tạo ra AI nhưng các hệ thống trí tuệ nhân tạo này còn đi trước chúng ta trong một số lĩnh vực nhất định, chẳng hạn khả năng chơi cờ vây hoặc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, nhìn chung ở hầu hết các khía cạnh, AI vẫn còn cách con người một khoảng khá xa.
Cơ sở dữ liệu được sử dụng để xây dựng AI mới
Một ví dụ mà khoa học thường đưa ra khi nói đến nhận thức ở trẻ em là ngay cả những đứa trẻ sơ sinh phát triển bình thường, theo bản năng cũng có thể nhận biết một vật thể đi qua phía sau vật thể khác, trong một khoảng thời gian ngắn sẽ không biến mất và xuất hiện lại ở nơi khác. Khi chứng kiến những sự việc "kỳ diệu" như vậy, trẻ sơ sinh sẽ rất ngạc nhiên. Và các nhà nghiên cứu đã cố gắng dựa vào những khả năng như vậy để sáng tạo ra hệ thống AI mới này, được gọi là PLATO.
Có ba khái niệm chính mà tất cả con người đều hiểu từ khi còn rất nhỏ: tính vĩnh viễn (các vật thể sẽ không đột nhiên biến mất); độ rắn (các vật rắn không thể chuyển động qua nhau); và tính liên tục (các đối tượng chuyển động một cách nhất quán trong không gian và thời gian). Tập dữ liệu do các nhà nghiên cứu xây dựng bao gồm ba khái niệm này, cộng với hai khái niệm bổ sung: tính không thay đổi được (các thuộc tính của đối tượng, chẳng hạn như hình dạng, không thay đổi); quán tính có hướng (các vật thể chuyển động theo cách phù hợp với các nguyên tắc quán tính).
Những khái niệm này được đưa ra thông qua các đoạn phim về các quả bóng rơi xuống đất, bật ra khỏi nhau, biến mất sau các vật thể khác và sau đó xuất hiện trở lại, v.v. Sau khi đào tạo PLATO về các video này, bước tiếp theo là kiểm tra nó.
Quá trình đào tạo PLATO
Khi AI được xem video về các tình huống 'bất khả thi' bất chấp vật lý mà nó đã học, PLATO đã bày tỏ sự ngạc nhiên. Nó đủ thông minh để nhận ra điều gì đó kỳ lạ đã xảy ra phá vỡ các định luật vật lý. Điều này cũng xảy ra sau thời gian đào tạo tương đối ngắn, chỉ 28 giờ trong một số trường hợp. Về mặt kỹ thuật, giống như trong các nghiên cứu dành cho trẻ sơ sinh các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm bằng chứng về các tín hiệu vi phạm kỳ vọng (VoE), cho thấy rằng AI hiểu các khái niệm mà nó đã được dạy.
Các nhà nghiên cứu cho biết, mô hình dựa trên đối tượng của họ đã hiển thị các hiệu ứng VoE mạnh mẽ trên tất cả năm khái niệm mà họ đã nghiên cứu, mặc dù đã được đào tạo về dữ liệu video trong đó các sự kiện thăm dò cụ thể không xảy ra. Nhóm cũng đã thực hiện các bài kiểm tra sâu hơn, lần này họ sử dụng ác đối tượng khác với các đối tượng trong dữ liệu đào tạo.
Một lần nữa, PLATO cho thấy sự hiểu biết vững chắc về những gì nên và không nên xảy ra, chứng minh nó có thể học hỏi và mở rộng dựa trên kiến thức đào tạo cơ bản của mình. Tuy nhiên, PLATO vẫn chưa bằng với trẻ sơ sinh ba tháng tuổi.
Nguồn sciencealert
Sửa lần cuối bởi điều hành viên:
