L’étude, menée par des scientifiques du Trinity College de Dublin, suggère que la période de « déficit » chez les nourrissons humains, considérée comme un manque de maturité neuronale, pourrait en réalité être une étape vitale pour développer des modèles de base similaires aux méthodes utilisées en intelligence artificielle. .
Points clés de l’étude
La période « déficitaire » et l’apprentissage du nourrisson
- Croyance traditionnelle : on pensait que la période de déficit chez les nourrissons était due au manque de maturation cérébrale dû aux restrictions à la naissance, mais la nouvelle étude suggère que cette période est utilisée pour développer des modèles de base solides.
- Similitude avec l’intelligence artificielle : le cerveau humain en cas de handicap apprend des modèles de base similaires à la façon dont l’intelligence artificielle est formée, où les modèles sont d’abord formés sur des données volumineuses sans tâches spécifiques, puis ces modèles sont utilisés pour apprendre des tâches spécifiques.
Comparaison de l’évolution du cerveau et de l’apprentissage automatique
- Pré-apprentissage en IA : entraîner l’IA, c’est comme entraîner initialement des modèles pour voir des modèles dans d’énormes quantités de données, puis les utiliser pour apprendre des tâches spécifiques.
- Apprentissage des nourrissons : Les nourrissons apprennent pendant le déficit des modèles de base qui leur donnent la capacité de comprendre le monde avec une capacité de haute performance, similaire à la façon dont l’intelligence artificielle est entraînée.
L’intelligence artificielle et sa capacité à apprendre
- Défis : Malgré les grands progrès de l’intelligence artificielle, celle-ci nécessite encore d’énormes quantités de données et d’énergie, par rapport à l’apprentissage humain qui s’effectue par l’expérience directe du monde.
- Recherches futures : Les prochaines étapes de la recherche comprendront une comparaison directe entre l’apprentissage du cerveau humain et l’apprentissage automatique, en mettant l’accent sur la réduction du recours aux données étiquetées et le développement d’algorithmes d’apprentissage non supervisés.
Leçons de l’apprentissage des nourrissons
- Recherche publiée : Dans un article intitulé « Leçons de l’apprentissage infantile pour l’apprentissage automatique non supervisé », il est discuté de la manière dont les méthodes d’apprentissage infantile peuvent être appliquées au développement d’algorithmes d’apprentissage non supervisé.
- Facteurs critiques : Trois facteurs principaux ont été identifiés qui aident les nourrissons à apprendre rapidement et efficacement : le traitement d’informations diverses et multimodales, le développement actif et l’apprentissage continu.
L’importance de la recherche
Cette étude ouvre de nouveaux horizons pour comprendre comment l’intelligence artificielle peut être améliorée en tirant parti des méthodes d’apprentissage des nourrissons. Les résultats peuvent contribuer au développement de techniques d’apprentissage non supervisé, ce qui réduit le besoin de données conservées et contribue à améliorer les performances des applications intelligentes.
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