Som ledende innen kunstig intelligens har Google DeepMind avduket en innovativ tilnærming til maskinlæring som henter inspirasjon fra måten barn lærer på. Denne banebrytende metoden utnytter videoer som den primære informasjonskilden for AI-systemet for å tilegne seg kunnskap om verden. Ved å etterligne læringsprosessen til barn, har DeepMind som mål å skape AI-agenter som er i stand til å forstå og samhandle med miljøet på en allsidig og mangefasettert måte.

Nøkkelaspekter ved DeepMinds videobaserte læringstilnærming :

1. Multimodal læring:

Barn lærer ved å behandle ulike sanseinndata fra syn, lyd, berøring og lukt. DeepMinds AI-agenter drar nytte av multimodal læring ved samtidig å behandle lyd og visuell informasjon fra videoer. Denne omfattende datatolkningen forbedrer AIs evne til å forstå og svare på verden mer nøyaktig.

2. Uovervåket læring:

Barn lærer ved å aktivt utforske omgivelsene sine uten eksplisitte instruksjoner eller tilsyn. DeepMinds AI-agenter bruker uovervåket læringsteknikker, der de analyserer videodata uten menneskelig veiledning. Denne tilnærmingen gjør AI i stand til å identifisere mønstre og trekke meningsfulle konklusjoner uavhengig.

3. Overfør læring:

Når barn lærer nye ting, kan de bruke sin eksisterende kunnskap i lignende situasjoner. DeepMinds AI-agenter utnytter overføringslæring, der ferdigheter tilegnet fra tidligere oppgaver overføres til nye domener. Dette gjør AI i stand til å tilpasse seg raskt og generalisere kunnskap til ulike kontekster.

4. Forsterkende læring:

Barn får positiv forsterkning når de fullfører oppgaver. DeepMinds AI-agenter bruker forsterkende læring for å lære ved prøving og feiling. De mottar belønninger for å nå spesifikke mål, forsterke den vellykkede atferden som fører til disse resultatene.

Implikasjoner og fordeler :

– Ved å bruke videoer som den primære læringsressursen, kan DeepMinds AI-agenter tilegne seg omfattende kunnskap fra virkelige scenarier, alt fra interaksjoner med mennesker og dyr til å forstå trafikkregler og navigere i komplekse miljøer.

- Den multimodale læringstilnærmingen gjør det mulig for AI-agentene å utvikle visuelle og auditive persepsjonsevner som effektivt kan behandle data fra den virkelige verden.

– Det uovervåkede læringsaspektet fremmer AIs evne til å forstå enorme mengder umerkede videodata, lik hvordan barn lærer av omgivelsene sine uten eksplisitte instruksjoner.

- Gjennom overføringslæring kan AI-en bruke tidligere ervervet kunnskap til nye domener, og forbedre tilpasningsevnen og problemløsningsevnen.

- Forsterkende læring lar AI-agentene lære av sine handlinger og suksesser, foredle atferd og beslutningstaking over tid.

Ved å kombinere disse læringsteknikkene tar DeepMind betydelige skritt mot å skape AI-systemer som lærer og tilpasser seg som barn, og til slutt forbedrer deres allsidighet og kompetanse i ulike virkelige applikasjoner.