Laste geenius, mida kasutatakse arvuti intelligentsuse parandamiseks

Mõnes rollide ümberpööramises võivad teadlased uurida, kuidas lapsed õpivad, püüdes parandada arvutites kasutatavaid tehisintellekti süsteeme.

Kuigi arvutid on teabe sorteerimisel ja koondamisel väga tõhusad, on praegustel infosüsteemidel probleeme uduste ja vastuoluliste stsenaariumide käsitlemisega.

“Lapsed on universumi suurimad õppemasinad. Kujutage ette, kas arvutid suudaksid õppida sama palju ja kiiresti kui nad teevad, ”ütles UC Berkeley arengupsühholoog dr Alison Gopnik.

UC Berkeley teadlased leidsid paljude teiste rekvisiitide seas paljude teiste pulgakommide, vilkuvate ja pöörlevate mänguasjade ning muusikategijate seas, et UC Berkeley teadlased katsetavad hüpoteese, avastavad statistilisi mustreid ja teevad järeldusi, kohanedes pidevalt muudatused.

"Väikesed lapsed on võimelised lahendama probleeme, mis arvutitele endiselt väljakutseid pakuvad, näiteks keelte õppimine ja põhjuslike seoste väljaselgitamine," ütles UC Berkeley Computational Cognitive Science Labi direktor dr Tom Griffiths. "Loodame muuta arvutid nutikamaks, muutes need natuke laste sarnasemaks."

Näiteks teadlaste sõnul võivad laste kognitiivsete nutikatega programmeeritud arvutid inimestega intelligentsemalt ja reageerivamalt suhelda sellistes rakendustes nagu arvutiõppeprogrammid ja telefonile vastamise robotid.

"Teie arvuti suudab avastada põhjuslikke seoseid, ulatudes lihtsatest juhtumitest, näiteks äratundmisest, et töötate aeglasemalt, kui te pole kohvi joonud, kuni keerukateni, näiteks tuvastades, millised geenid põhjustavad suuremat vastuvõtlikkust haigustele," ütles Griffiths.

Griffiths üritab kasutada Bayesi tõenäosusteooriana tuntud statistilist meetodit, et tõlkida arvutused, mida lapsed õppeülesannete käigus teevad, arvutusmudeliteks.

Selle uuringu väljakasvuna soovitavad Berkeley teadlased vanematel oma lapse abistamisel pöörduda tagasi põhitõdede juurde. Teadlased soovitavad vanematel ja haridustöötajatel jätta kõrvale välkmälukaardid, elektroonilised õppemängud ja lühimälu ülesanded ning lasta lastel vabalt neid avastada ja uurida.

"Spontaanne ja" teeseldud mängimine "on sama tähtis kui õppuste lugemine ja kirjutamine," ütles Gopnik.

Gopniku sõnul on kõigist primaatidest inimestel kõige pikem lapsepõlv ning see pikendatud kasvatamise, õppimise ja uurimise periood on inimese ellujäämise võti.

Tervislik vastsündinud aju sisaldab kogu elu jooksul umbes 100 miljardit neuronit, millest igaühel kasvab tohutu sünapsite või närviühenduste võrgustik - umbes 15 000 2–3-aastaseks -, mis võimaldab lastel keeli õppida, sotsialiseeruda ja suhelda. nuputada, kuidas oma keskkonnas ellu jääda ja areneda.

Gopnik ütles, et täiskasvanud lõpetavad oma kujutlusvõime ja hüpoteetilise arutluse kasutamise, kui nad keskenduvad sellele, mis on nende eesmärkide jaoks kõige olulisem. Eesmärgimeelsete täiskasvanute ja avatud meelega laste kombinatsioon sobib ideaalselt arvutite uute trikkide õpetamiseks.

"Me vajame nii sinise taeva spekulatsioone kui ka kõva plaaniga planeerimist," ütles Gopnik. Teadlaste eesmärk on saavutada see sümbioos, jälgides ja tehes arvutuslikke mudeleid kognitiivsetest sammudest, mida lapsed järgmiste ja muude katsete käigus probleemide lahendamiseks teevad.

Gopnik uurib teesklemise kuldaega, mis tavaliselt juhtub vanuses 2–5, kui lapsed loovad ja asustavad vahelduvaid universumeid. Ühes tema katses laulavad eelkooliealised lapsed õnne sünnipäevaks, kui ilmub mänguahv ja muusikapleier on sisse lülitatud.

Kui muusikapleier äkki eemaldatakse, kohanduvad eelkooliealised lapsed muutusega kiiresti, kasutades muusikapleieri asendamiseks puidust klotsi, et lõbus mäng saaks jätkuda.

Gopniku varasemad katsed - sealhulgas selline, kus ta teeb näoilmeid, maitstes erinevaid toite, et näha, kas väikelapsed saavad tema eelistustest kinni pidada - vaidlustavad levinud eeldused, et väikelapsed on enesekesksed ja neil puudub empaatia, ütles Gopnik ja näitavad, et , saavad nad juba varajases eas end teiste jalanõude sisse sättida.

Teadlased on ka avastanud, et beebid õpivad suurema osa õppimise ajal. Mõnes mängus järgisid lapsed mustrit, kuid siis, kui valikud ilmnesid, said nad vaadata uusi võimalusi - uurijate sõnul oleks see kasulik arvutite jaoks -, et otsida uusi põhjuste ja tagajärgede võimalusi, lähtudes muutuvatest koefitsientidest.

Üldiselt ütlevad UC Berkeley teadlased, et nad rakendavad noorte poolt nendes ja teistes katsetes demonstreeritud uurimuslikust ja "tõenäosuslikust" arutluskäigust õpituid arvutite targemaks, kohanemisvõimelisemaks ja inimlikumaks muutmiseks.

Allikas: UC Berkeley