Täiustatud AI vajab masinaid, mis õpivad rohkem nagu inimesed – dekrüpteerida

Teadlaste sõnul on nad sammu võrra lähemal tehisintellekti loomisele, mis suudab imiteerida inimese õppimist.

At a machine learning conference held in Honolulu this week, researchers at Ohio State University ütles they analyzed a process called “continual learning,” which allows a computer to continuously acquire new skills without forgetting previous knowledge—much like humans build upon prior experiences to learn new things.

Meeskond ütles, et tehisnärvivõrgud võivad kannatada "katastroofilise unustamise" all, mis tähendab, et uute ülesannete täitmisel kaotavad nad varasemast koolitusest saadud teabe. See tekitab probleeme, kuna ühiskond hakkab rohkem sõltuma AI-süsteemidest sellistes valdkondades nagu isejuhtivad autod.

"Kuna automatiseeritud sõidurakendustele või muudele robotsüsteemidele õpetatakse uusi asju, on oluline, et nad ei unustaks juba saadud õppetunde meie ja enda turvalisuse huvides," ütles Ohio väljapaistev teadlane ja informaatika ja arvutiteaduse professor Ness Shroff. uuringut juhtinud insener.

Uuring näitas, et sarnaselt inimestega säilitavad tehisvõrgud teavet paremini, kui neid õpetatakse erinevatele, erinevatele ülesannetele, mitte neid, millel on ühised funktsioonid. Algoritmi erinevate ülesannete varajane õpetamine suurendab selle suutlikkust uut teavet absorbeerida.

"Meie töö kuulutab uut intelligentsete masinate ajastut, mis suudavad õppida ja kohaneda nagu nende kolleegid," ütles Shroff.

Uuring toob teadlased lähemale tehisintellekti arendamisele, mis näitab elukestvat inimlikku õppimist. See võib võimaldada algoritme kiiremini suurendada ja kohandada arenevate keskkondadega.

The Ohio State University research was one of dozens of presentations featured at the 40th annual Rahvusvaheline masinõppe konverents.

The conference also featured work by a team at MIT that said it developed a technique that could disrupt the creation of deepfake images by injecting tiny disruptive bits of code into source images.

Tech giant Google said its AI and machine learning research is included in more than 80 scientific papers included in the ICML program, including demonstrations of 3-D protein modeler AlfaFold, advances in fusion science, and new models like PaLM-E for robotics and Phanaki for generating video from text.

Google DeepMindi teaduse, tehnoloogia ja ühiskonna direktor Shakir Mohamed pidas peaettekande masinõppe sotsiaalse eesmärgiga suunamise kohta. Google DeepMind on ürituse suursponsor.

“From healthcare to climate change, machine learning has huge potential to tackle major challenges and advance society,” Mohamed said in a blogi postitus. “By bringing together diverse voices, we can develop AI that benefits all people.”

Toimetaja märkus: see lugu koostati Decrypt AI-ga tekstis viidatud allikatest ja faktidega kontrollitud Ozawa poolt.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://decrypt.co/150620/ai-learn-like-humans-catastrophic-forgetting-machine-learning-conference