Вскоре после вылупления птенцы быстро учатся распознавать движущиеся объекты только по нескольким примерам. Теперь искусственный интеллект может делать то же самое. Раньше искусственному интеллекту требовалось большое количество примеров для обучения. 
Сразу после вылупления многие птицы учатся идентифицировать и следить за первым движущимся объектом, который они встречают – процесс, называемый импринтингом, который может обеспечить защиту в дикой природе, поскольку помогает им оставаться у родителей. Не требуется много визуальной информации, чтобы птица научилась отдавать предпочтение одному объекту и следовать за ним.
«Никто никогда не проверял, действительно ли трансформаторные модели искусственного интеллекта нуждаются в данных больше мозга», — говорит Саманта Вуд из Блумингтонского университета Индианы.
Трансформеры – это общие системы обучения, которые можно научить выполнять различные задачи, что делает их полезными как в чат-ботах с искусственным интеллектом, таких как ChatGPT, так и в программах компьютерного зрения, таких как распознавание изображений и автономная автомобильная навигация.
«Чтобы напрямую сравнить алгоритмы обучения с мозгом, нам нужно научить их на одном опыте», — говорит Вуд. Она и ее коллеги сначала выращивали цыплят в коробке, где единственная визуальная стимуляция поступала от вращающегося 3D-объекта, представленного на экране. После первой недели они провели каждого птенца через сотни тестовых испытаний, которые показывали тот же объект на одном экране – представленный со знакомой и незнакомой точек зрения – и отражали второй незнакомый объект на другом экране. Птенцы проводили больше времени у первого объекта, предполагая, что они оставили на нем отпечаток.
Затем исследователи создали виртуальную симуляцию обстановки и использовали виртуального агента для передвижения по ней, оглядываясь вокруг и записывая вид от первого лица. Это обеспечило десятки тысяч смоделированных изображений для обучения и оценки четырех моделей трансформаторов.
Модели искусственного интеллекта имели всего 300 миллисекунд, чтобы изучить каждое смоделированное изображение – это примерно время, сколько биологические нейроны активируются после того, как им было показано изображение. Исследователи обнаружили, что искусственный интеллект может научиться распознавать 3D-объект так же быстро и точно, как и цыплята – с точностью около 70 процентов – «даже если учиться в разреженной среде», говорит Вуд.
