아기는 차세대 인공 지능의 열쇠입니까?

아기는 차세대 인공 지능의 열쇠입니까?
새로운 연구, 머신러닝의 한계 극복을 위한 새로운 방향 제시
날짜:
2022년 6월 23일
원천:
트리니티 칼리지 더블린
요약:
AI 개선을 위한 새로운 지침을 발표한 신경과학자에 따르면 아기는 차세대 인공 지능(AI)의 잠금을 해제하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 연구는 유아 학습의 신경 과학과 심리학을 조사하고 머신 러닝의 가장 시급한 한계를 극복하는 데 도움이 될 차세대 AI를 안내하기 위해 세 가지 원칙을 추출합니다.

AI 개선을 위한 새로운 지침을 발표한 트리니티 칼리지 신경과학자 및 동료들에 따르면 아기는 차세대 인공 지능(AI)의 잠금을 해제하는 데 도움이 될 수 있다고 합니다.

오늘 Nature Machine Intelligence 저널에 발표된 이 연구 는 유아 학습의 신경 과학 및 심리학을 조사하고 머신 러닝의 가장 시급한 한계를 극복하는 데 도움이 될 차세대 AI를 안내하는 세 가지 원칙을 추출합니다.

Trinity College의 Marie Skłodowska-Curie 연구 펠로우인 Dr Lorijn Zaadnoordijk는 다음과 같이 설명했습니다.

"인공 지능(AI)은 지난 10년 동안 우리에게 스마트 스피커, 자동차의 자동 조종 장치, 더욱 똑똑해진 앱 및 향상된 의료 진단을 제공하면서 엄청난 발전을 이루었습니다. AI의 이러한 흥미로운 발전은 방대한 데이터 세트를 사용하는 기계 학습 덕분에 달성되었습니다. 그러나 기계가 학습하는 데이터 세트는 인간이 힘들게 선별해야 하기 때문에 많은 영역에서 진행이 지연되고 있습니다. 그러나 우리는 유아가 이런 방식으로 학습하지 않기 때문에 학습이 훨씬 더 효율적으로 수행될 수 있다는 것을 알고 있습니다! 주변 세계를 경험하고 때로는 한 번만 보아도 배웁니다."

Trinity College Institute of Neuroscience의 Lorijn Zaadnoordijk 박사와 Rhodri Cusack 교수와 네덜란드 TU Eindhoven의 Tarek R. Besold 박사는 "비지도 머신 러닝을 위한 유아 학습의 교훈"이라는 기사에서 다음과 같이 주장합니다. 비정형 데이터가 필요합니다. 처음으로 유아 학습의 특정 통찰력이 기계 학습에 효과적으로 적용될 수 있고 이러한 학습을 ​​정확히 적용하는 방법에 대해 구체적인 제안을 합니다.

그들은 기계가 처음부터 학습을 형성하기 위해 기본 설정이 필요하다고 말합니다. 그들은 세상이 어떻게 보이고, 들리고, 냄새 맡고, 맛보고, 느끼는지를 포착하는 더 풍부한 데이터 세트에서 배워야 할 것입니다. 그리고 유아와 마찬가지로 "자라"면서 경험과 네트워크가 변하는 발달 궤적을 가져야 합니다.

TU Eindhoven의 철학 및 윤리 그룹 연구원인 Tarek R. Besold 박사는 다음과 같이 말했습니다.

"AI 연구자로서 우리는 종종 우리 시스템과 인간 아기 및 어린이의 정신 발달 사이에 은유적 유사점을 그립니다. 이러한 유추를 더 진지하게 받아들이고 우리에게 도움이 될 수 있는 심리학 및 신경 과학의 유아 발달에 대한 풍부한 지식을 살펴볼 때입니다. 머신 러닝의 가장 시급한 한계를 극복하십시오."

트리니티 칼리지 신경과학 연구소 소장인 토마스 미첼(Thomas Mitchell) 인지 신경과학 교수인 로드리 쿠삭(Rhodri Cusack) 교수는 다음과 같이 덧붙였습니다.

"인공 신경망은 부분적으로 뇌에서 영감을 받았습니다. 유아와 유사하게 학습에 의존하지만 현재 구현은 인간(및 동물) 학습과 매우 다릅니다. 학제 간 연구를 통해 아기는 차세대 AI의 잠금을 해제하는 데 도움이 될 수 있습니다."