Невдовзі після вилуплення пташенята швидко вчаться розпізнавати рухомі об’єкти лише за кількома прикладами. Тепер штучний інтелект може робити те саме. Раніше штучному інтелекту потрібна була велика кількість прикладів для навчання.
Відразу після вилуплення багато птахів вчаться ідентифікувати та слідкувати за першим рухомим об’єктом, який вони зустрічають – процес, який називається імпринтингом, який може забезпечити захист у дикій природі, оскільки допомагає їм залишатися біля батьків. Не потрібно багато візуальної інформації, щоб птах навчився віддавати перевагу одному об’єкту і слідувати за ним.
«Ніхто ніколи не перевіряв, чи трансформаторні моделі штучного інтелекту справді потребують даних більше, ніж мозок», — каже Саманта Вуд з Блумінгтонського університету Індіани.
Трансформери — це загальні системи навчання, які можна навчити виконувати різноманітні завдання, що робить їх корисними як у чат-ботах зі штучним інтелектом, як-от ChatGPT , так і в програмах комп’ютерного зору, таких як розпізнавання зображень і автономна автомобільна навігація .
«Щоб напряму порівняти алгоритми навчання з мозком, нам потрібно навчити їх на одному досвіді», — каже Вуд. Вона та її колеги спочатку вирощували курчат у коробці, де єдина візуальна стимуляція надходила від обертового 3D-об’єкта, представленого на екрані. Після першого тижня вони провели кожне пташеня через сотні тестових випробувань, які показували той самий об’єкт на одному екрані – представлений зі знайомої та незнайомої точок зору – і відображали другий незнайомий об’єкт на іншому екрані. Пташенята проводили більше часу біля першого об’єкта, припускаючи, що вони залишили на ньому відбиток.
Потім дослідники створили віртуальну симуляцію обстановки та використали віртуального агента, щоб пересуватися по ній, оглядаючись навколо та записуючи вид від першої особи. Це забезпечило десятки тисяч змодельованих зображень для навчання та оцінки чотирьох моделей трансформаторів.
Моделі штучного інтелекту мали лише 300 мілісекунд, щоб вивчити кожне змодельоване зображення – це приблизно час, скільки біологічні нейрони активуються після того, як їм було показано зображення. Дослідники виявили, що штучний інтелект може навчитися розпізнавати 3D-об’єкт так само швидко й точно, як і курчата – з точністю близько 70 відсотків – «навіть якщо навчатися в розрідженому середовищі», говорить Вуд.
