AI Tingkat Lanjut Membutuhkan Mesin Yang Belajar Lebih Banyak Seperti Manusia – Dekripsi

Para ilmuwan mengatakan mereka selangkah lebih dekat untuk menciptakan kecerdasan buatan yang dapat meniru pembelajaran manusia.

Pada konferensi pembelajaran mesin yang diadakan di Honolulu minggu ini, para peneliti di Ohio State University tersebut mereka menganalisis sebuah proses yang disebut "pembelajaran berkelanjutan", yang memungkinkan komputer untuk terus memperoleh keterampilan baru tanpa melupakan pengetahuan sebelumnya—sama seperti manusia membangun berdasarkan pengalaman sebelumnya untuk mempelajari hal-hal baru.

Tim tersebut mengatakan bahwa jaringan saraf tiruan dapat mengalami "kelupaan bencana", yang berarti bahwa saat mereka melakukan tugas baru, mereka kehilangan informasi dari pelatihan sebelumnya. Ini menimbulkan masalah karena masyarakat semakin bergantung pada sistem AI di bidang-bidang seperti mobil self-driving.

“Karena aplikasi mengemudi otomatis atau sistem robotik lainnya mengajarkan hal-hal baru, penting bagi mereka untuk tidak melupakan pelajaran yang telah mereka pelajari demi keselamatan kita dan keselamatan mereka,” kata Ness Shroff, Cendekiawan Terkemuka Ohio dan profesor ilmu komputer dan engineering yang memimpin penelitian tersebut.

Studi tersebut mengungkapkan bahwa, mirip dengan manusia, jaringan buatan menyimpan informasi dengan lebih baik saat dilatih pada tugas yang beragam dan berbeda daripada tugas yang berbagi fitur. Mengajarkan berbagai tugas algoritme sejak dini memperluas kapasitasnya untuk menyerap informasi baru.

“Pekerjaan kami menandai era baru mesin cerdas yang dapat belajar dan beradaptasi seperti rekan manusianya,” kata Shroff.

Penelitian ini membawa para ilmuwan lebih dekat untuk mengembangkan AI yang menunjukkan pembelajaran seumur hidup seperti manusia. Ini dapat memungkinkan algoritme ditingkatkan lebih cepat dan disesuaikan dengan lingkungan yang berkembang.

Penelitian Ohio State University adalah salah satu dari lusinan presentasi yang ditampilkan pada acara tahunan ke-40 tersebut Konferensi Internasional tentang Pembelajaran Mesin.

Konferensi ini juga menampilkan bekerja oleh tim di MIT yang mengatakan itu mengembangkan teknik yang dapat mengganggu pembuatan gambar deepfake dengan menyuntikkan potongan kecil kode yang mengganggu ke dalam gambar sumber.

Raksasa teknologi Google mengatakan penelitian pembelajaran AI dan mesinnya termasuk dalam lebih dari 80 makalah ilmiah yang termasuk dalam program ICML, termasuk demonstrasi pemodel protein 3-D Lipatan Alfa, maju dalam ilmu fusi, dan model-model baru seperti Palm-E untuk robotika dan Phenaki untuk menghasilkan video dari teks.

Shakir Mohamed, direktur sains, teknologi, dan masyarakat di Google DeepMind, menyampaikan pidato utama tentang memandu pembelajaran mesin dengan tujuan sosial. Google DeepMind adalah sponsor utama acara tersebut.

“Dari perawatan kesehatan hingga perubahan iklim, pembelajaran mesin memiliki potensi besar untuk mengatasi tantangan besar dan memajukan masyarakat,” kata Mohamed dalam a posting blog. “Dengan menyatukan beragam suara, kita dapat mengembangkan AI yang bermanfaat bagi semua orang.”

Catatan editor: Cerita ini disusun dengan Decrypt AI dari sumber yang dirujuk dalam teks, dan diperiksa fakta oleh Ozawa.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Otomotif / EV, Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• BlockOffset. Modernisasi Kepemilikan Offset Lingkungan. Akses Di Sini.
• Sumber: https://decrypt.co/150620/ai-learn-like-humans-catastrophic-forgetting-machine-learning-conference