Se você pensa assim de inteligência artificial Os modelos são executados em milhares de computadores de última geração chip é inteligente, então deixe-me apresentar o conceito para uma criança de um ano.
Bem, os bebês podem não ser capazes de escrever programas de computador, resolver problemas matemáticos avançados ou discutir ideias filosóficas. Mas, diferentemente dos modelos de IA atuais, que consomem dados de treinamento equivalentes a um oceano; Tanta energia quanto um pequeno paísOs bebês aprendem a compreender o mundo com uma eficiência incrível. Eles identificam novos objetos depois de vê-los uma ou duas vezes e aprendem por meio de observação fugaz e interação física.
Os bebês e suas estruturas cerebrais podem conter informações importantes quando se trata de melhorar a IA. Construir uma versão de IA mais infantil poderia reduzir o custo e o consumo de energia dos modelos de fronteira. Também poderia ser valioso se os robôs equipados com IA pudessem aprender sobre os seus ambientes de uma forma mais natural.
Para explorar esta nova e ousada fronteira, Mehta, pesquisadores da Universidade de Stanford, da Universidade de Tóquio e da Ecole Normale Supérieure da França, desenvolvido Este novo teste concentra-se nas habilidades de aprendizagem dos bebês e inspira os pesquisadores de IA a projetar algoritmos adequados aos bebês.
de Desafio EgoBabyVLM Um modelo de linguagem visual (VLM) que aprende tanto com texto quanto com imagens determina quão bem seu bebê pode entender o mundo que vê. Precisamos de um modelo que descreva o mundo após a ingestão mil horas de vídeo Coletados de câmeras montadas em cabeças de bebês e crianças pequenas. (Sim, realmente.)
Acontece que, quando alimentados com essas imagens realistas e confusas, os modelos de última geração falham miseravelmente. Isto sugere que pode haver algo diferente no design do cérebro dos bebés que lhes permite aprender muito rapidamente a partir de pequenas quantidades de informação.
Em vez de um conjunto de dados cuidadosamente selecionado, os bebês aprendem a partir de uma visão caleidoscópica das coisas. Ou seja, os pais falam sobre objetos que não são mais visíveis, indicam coisas com olhares e gestos e discutem acontecimentos passados ou futuros, em vez do que está acontecendo no momento. “Os bebês aprendem não apenas com a linguagem, mas também com uma rica experiência tátil multimodal”, disse Michael Frank, cientista cognitivo da Universidade de Stanford, especializado em aprendizagem de línguas e que ajudou a desenvolver o EgoBabyVLM.
O teste mostra que, quando se trata de IA, “está claro que há mais do que[linguagem]”, diz Frank.
aprendizagem de línguas
EgoBabyVLM é apenas o exemplo mais recente de como os cientistas estão usando IA para explorar a inteligência humana. Um desafio chamado BebêLMfoi introduzido em 2023 e incumbiu um modelo de IA de aprender a sintaxe de uma linguagem usando aproximadamente a mesma quantidade de dados que uma criança de 10 anos ingeriria (dezenas de milhões de palavras em comparação com trilhões para o modelo de IA). Surpreendentemente, acontece que os modelos de IA baseados em Transformers, que processam a linguagem prestando atenção às relações entre palavras em diferentes frases, podem fazer isso muito bem. As ideias de Noam Chomsky Sobre como a sintaxe está conectada ao cérebro humano.
Ryan Cotterell, linguista da ETH Zurique que originalmente desenvolveu o BabyLM, diz que a situação é diferente quando se trata de compreender o mundo físico. “Não haverá um grande conjunto de interações humanas. Não haverá uma internet de interações humanas”, diz ele.
Joshua Tenenbaum, cientista cognitivo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, salienta que o modelo do BabyLM mostra que não adquirimos “senso comum” sobre o mundo físico, a dinâmica social ou a teoria da mente.
“Os transformadores são muito bons em encontrar padrões em dados”, diz Tenenbaum. “Mas os sistemas de aprendizagem de padrões puros por si só não parecem ser capazes de pegar o tipo de dados que os bebês e as crianças recebem e aprender todos os seus comportamentos”.
