الخبرة البصرية للأطفال قد تكون مفتاح التدريب الأفضل للرؤية الحاسوبية بالذكاء الاصطناعي

قد يؤدي نهج جديد، مستوحى من البشر، لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحديد الأشياء والتنقل في محيطها إلى تمهيد الطريق لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا لاستكشاف البيئات القاسية أو العوالم البعيدة، وفقًا لبحث من فريق متعدد التخصصات في جامعة ولاية بنسلفانيا.

خلال السنتين الأوليين من حياتهم، يختبر الأطفال مجموعة محدودة نسبيًا من الأشياء والوجوه، ولكن من زوايا رؤية متعددة وتحت ظروف إضاءة متباينة. واستنادًا إلى هذا الاستبصار التنموي، قدم الباحثون نهجًا جديدًا للتعلم الآلي يستخدم معلومات عن الموقع المكاني لتدريب أنظمة الرؤية الاصطناعية بكفاءة أكبر. ووجدوا أن النماذج المدربة على الطريقة الجديدة تفوقت على النماذج الأساسية بنسبة تصل إلى 14.99٪. وأفادوا بنتائجهم في عدد مايو من مجلة “Patterns”.

“إن النهج الحالي في الذكاء الاصطناعي يستخدم مجموعات ضخمة من الصور العشوائية المأخوذة من الإنترنت للتدريب. على النقيض من ذلك، تستند استراتيجيتنا إلى علم النفس النمائي، الذي يدرس كيف يدرك الأطفال العالم”، كما قال لي زن ژو، المؤلف الرئيسي والمرشح الدكتوراه في كلية علوم المعلومات والتكنولوجيا بجامعة ولاية بنسلفانيا.

وقال جيمس وانغ، أستاذ متميز في علوم المعلومات والتكنولوجيا ومستشار ژو: “دائمًا ما يكون من الصعب على النماذج التعلم في بيئة جديدة مع كمية صغيرة من البيانات. وتمثل أبحاثنا واحدة من أوائل المحاولات لتدريب الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر كفاءة في استخدام الطاقة ومرونة باستخدام المحتوى المرئي”.

وتشير هذه الدراسة إلى آفاق تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة المخصصة للتنقل والتعلم من بيئات جديدة.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي