Dječji genij koji se koristi za poboljšanje računalne inteligencije

U onome što neki mogu smatrati preokretom uloge, znanstvenici proučavaju način na koji djeca uče kako bi poboljšali sustave umjetne inteligencije koji se koriste u računalima.

Iako su računala vrlo učinkovita u razvrstavanju i prikupljanju informacija, trenutni informacijski sustavi imaju problema u rješavanju maglovitih i sukobljenih scenarija.

„Djeca su najveći strojevi za učenje u svemiru. Zamislite kad bi računala mogla naučiti toliko brzo i brzo kao i oni ”, rekla je dr. Alison Gopnik, razvojni psiholog na UC Berkeley.

U širokom spektru eksperimenata koji uključuju lizalice, trepćuće igračke i igračke koje se vrte i stvaratelje glazbe, među ostalim rekvizitima, istraživači UC Berkeley otkrivaju da djeca - u mlađoj i mlađoj dobi - testiraju hipoteze, otkrivaju statističke obrasce i donose zaključke uz neprestano prilagođavanje mijenja.

"Mala su djeca sposobna riješiti probleme koji i dalje predstavljaju izazov za računala, poput učenja jezika i otkrivanja uzročno-posljedičnih veza", rekao je dr. Tom Griffiths, direktor UC Berkeley's Computational Cognitive Science Lab. "Nadamo se da ćemo računala učiniti pametnijima čineći ih malo sličnijima djeci."

Primjerice, rekli su istraživači, računala programirana dječjim kognitivnim pametom mogla bi inteligentnije i brže reagirati s ljudima u aplikacijama kao što su programi za računalno podučavanje i roboti koji se javljaju na telefon.

"Vaše bi računalo moglo otkriti uzročno-posljedične veze, od jednostavnih slučajeva poput prepoznavanja da radite sporije kad niste popili kavu, do složenih, poput identificiranja koji geni uzrokuju veću osjetljivost na bolesti", rekao je Griffiths.

Griffiths pokušava statističkom metodom poznatom kao Bayesova teorija vjerojatnosti prevesti izračune koje djeca rade tijekom zadataka učenja u računske modele.

Kao produkt ovog istraživanja, znanstvenici s Berkeleyja preporučuju roditeljima da se vrate osnovama kada pomažu djetetu. Znanstvenici preporučuju roditeljima i odgajateljima da ostave po strani flash kartice, elektroničke igre za učenje i zadatke memorije te djecu oslobode da otkrivaju i istražuju.

"Spontano i" pretvaranje igre "jednako je važno kao i čitanje i pisanje vježbi", rekao je Gopnik.

Od svih primata, rekao je Gopnik, ljudi imaju najdulje djetinjstvo, a ovo produženo razdoblje njegovanja, učenja i istraživanja ključno je za ljudski opstanak.

Zdravi mozak novorođenčeta sadrži životnu zalihu od oko 100 milijardi neurona, od kojih svaki nastavlja rasti golemu mrežu sinapsi ili neuronskih veza - oko 15 000 do dobi od 2 ili 3 godine - koji djeci omogućuju učenje jezika, socijalizacija i shvatiti kako preživjeti i napredovati u svom okruženju.

U međuvremenu, odrasli prestaju koristiti svoje moći mašte i hipotetičkog rasuđivanja dok se usredotočuju na ono što je najvažnije za njihove ciljeve, rekao je Gopnik. Kombinacija usmjerenih odraslih i otvorene djece idealna je za podučavanje računala novim trikovima.

"Potrebne su nam i špekulacije s plavog neba i planiranje s velikim naporom", rekao je Gopnik. Istraživači imaju za cilj postići ovu simbiozu praćenjem i stvaranjem računalnih modela kognitivnih koraka koje djeca poduzimaju kako bi riješila probleme u sljedećim i drugim eksperimentima.

Gopnik proučava "zlatno doba pretvaranja", što se obično događa između 2. i 5. godine, kada djeca stvaraju i nastanjuju alternativne svemire. U jednom od njezinih eksperimenata, predškolci pjevaju "Sretan rođendan" kad god se pojavi majmun-igračka i uključi svirač glazbe.

Kad se glazbeni uređaj iznenada ukloni, predškolci se brzo prilagode promjeni koristeći drveni blok kako bi zamijenili svirač glazbe kako bi se zabavna igra mogla nastaviti.

Raniji Gopnikov eksperimenti - uključujući onaj u kojem izražava izraze lica dok kuša različite vrste hrane kako bi provjerila mogu li mališani prihvatiti njezine preferencije - osporavaju uobičajene pretpostavke da su mala djeca samoživa i da nemaju empatije, rekla je Gopnik i ukazala na to , u ranoj dobi mogu se smjestiti u tuđe cipele.

Znanstvenici su također otkrili da bebe većinu svog učenja čine dok se „igraju“. U nekim igrama djeca bi slijedila obrazac, ali kad bi se opcije pokazale očiglednima, mogli su sagledati nove mogućnosti - osobina koju istražitelji kažu da bi bila korisna za računala - kako bi pogledale nove mogućnosti za uzrok i posljedicu na temelju promjene šanse.

Sveukupno, istraživači UC Berkeley kažu da će primijeniti ono što su naučili iz istraživačkog i "vjerojatnosnog" razmišljanja koje su pokazali mladi u tim i drugim eksperimentima kako bi računala učinila pametnijima, prilagodljivijima i više ljudima.

Izvor: UC Berkeley