1. Výzva neustáleho učenia v umelej inteligencii:
Tak ako ľudia zápasia s uchovávaním pamäte, aj stroje čelia problémom pri uchovávaní spomienok. Elektroinžinieri z Ohio State University sa pokúsili pochopiť, prečo majú umelí agenti medzery v kognitívnych procesoch. Zamerali sa na „kontinuálne učenie“, pri ktorom je počítač trénovaný na postupné učenie sa úloh, pričom využíva znalosti z predchádzajúcich úloh na zlepšenie učenia sa nových úloh. Významnou výzvou v tejto oblasti je však „katastrofické zabúdanie“. Keď sa neurónové siete s umelou inteligenciou trénujú na po sebe nasledujúce úlohy, často strácajú informácie z predchádzajúcich úloh. Ness Shroff, významný vedec a profesor z Ohia, zdôraznil význam systémov umelej inteligencie, ktoré si zachovávajú predtým získané poznatky, najmä preto, že spoločnosť je čoraz viac závislá od umelej inteligencie.
2. Poznatky o strojovom a ľudskom učení:
Výskum odhalil, že podobne ako si ľudia ťažko pamätajú kontrastné fakty o podobných situáciách, ale ľahko si vybavujú odlišné scenáre, neurónové siete s umelou inteligenciou lepšie uchovávajú informácie, keď sú vystavené rôznym úlohám postupne, a nie podobným. Tento poznatok prezentoval tím vrátane postdoktorandov Sen Lina a Peizhong Jua na 40. výročnej medzinárodnej konferencii o strojovom učení v Honolulu na Havaji. Konečným cieľom je umožniť systémom umelej inteligencie zrkadliť ľudské schopnosti učenia.
3. Dôsledky pre algoritmy strojového učenia:
Tradičné algoritmy strojového učenia spracúvajú údaje v jednom kroku. Štúdia však poukázala na to, že faktory, ako je podobnosť úloh, korelácie a dokonca aj poradie, v akom sa úloha učí, ovplyvňujú to, ako dlho si sieť AI uchováva špecifické znalosti. Na optimalizáciu uchovávania pamäte v algoritme je výhodné zaviesť odlišné úlohy na začiatku procesu kontinuálneho učenia. Tento prístup rozširuje kapacitu siete pre nové údaje a zvyšuje jej schopnosť učiť sa ďalšie podobné úlohy. Rozpoznanie paralel medzi strojmi a ľudským mozgom by mohlo viesť k hlbokému pochopeniu umelej inteligencie a pripraviť pôdu pre inteligentné stroje, ktoré sa prispôsobujú a učia ako ľudia.
Pôvodný autor a zdroj: Štátna univerzita v Ohiu, ScienceDaily
Odmietnutie zodpovednosti: Zhrnutie napísal ChatGPT.
