Als leider op het gebied van kunstmatige intelligentie heeft Google DeepMind een innovatieve benadering van machinaal leren onthuld die inspiratie haalt uit de manier waarop kinderen leren. Deze baanbrekende methode maakt gebruik van video’s als de belangrijkste informatiebron voor het AI-systeem om kennis over de wereld te verwerven. Door het leerproces van kinderen na te bootsen, wil DeepMind AI-agenten creëren die in staat zijn de omgeving op een veelzijdige en veelzijdige manier te begrijpen en ermee te interacteren.

Belangrijkste aspecten van de videogebaseerde leeraanpak van DeepMind :

1. Multimodaal leren:

Kinderen leren door verschillende zintuiglijke input te verwerken, zoals zien, horen, aanraken en ruiken. De AI-agenten van DeepMind profiteren van multimodaal leren door gelijktijdig audio- en visuele informatie uit video's te verwerken. Deze uitgebreide data-interpretatie vergroot het vermogen van de AI om de wereld nauwkeuriger te begrijpen en erop te reageren.

2. Leren zonder toezicht:

Kinderen leren door actief hun omgeving te verkennen, zonder expliciete instructies of toezicht. De AI-agenten van DeepMind maken gebruik van leertechnieken zonder toezicht, waarbij ze videogegevens analyseren zonder menselijke begeleiding. Deze aanpak stelt de AI in staat patronen te identificeren en zelfstandig betekenisvolle conclusies te trekken.

3. Leren overdragen:

Terwijl kinderen nieuwe dingen leren, kunnen ze hun bestaande kennis in vergelijkbare situaties toepassen. De AI-agenten van DeepMind maken gebruik van transfer learning, waarbij vaardigheden die zijn verworven uit eerdere taken worden overgedragen naar nieuwe domeinen. Hierdoor kan de AI zich snel aanpassen en kennis generaliseren naar verschillende contexten.

4. Versterkend leren:

Kinderen krijgen positieve bekrachtiging als ze taken met succes voltooien. De AI-agenten van DeepMind gebruiken versterkend leren om met vallen en opstaan ​​te leren. Ze ontvangen beloningen voor het bereiken van specifieke doelen, waardoor het succesvolle gedrag dat tot die resultaten leidt, wordt versterkt.

Implicaties en voordelen :

- Door video's als primair leermiddel te gebruiken, kunnen de AI-agenten van DeepMind uitgebreide kennis verwerven uit scenario's uit de echte wereld, variërend van interacties met mensen en dieren tot het begrijpen van verkeersregels en het navigeren door complexe omgevingen.

- De multimodale leeraanpak stelt de AI-agenten in staat visuele en auditieve perceptiemogelijkheden te ontwikkelen die gegevens uit de echte wereld effectief kunnen verwerken.

- Het onbewaakte leeraspect bevordert het vermogen van de AI om grote hoeveelheden ongelabelde videogegevens te begrijpen, vergelijkbaar met hoe kinderen van hun omgeving leren zonder expliciete instructies.

- Via transfer learning kan de AI eerder verworven kennis toepassen op nieuwe domeinen, waardoor het aanpassingsvermogen en de probleemoplossende vaardigheden worden verbeterd.

- Door middel van versterkend leren kunnen AI-agenten leren van hun acties en successen, waardoor hun gedrag en besluitvorming in de loop van de tijd worden verfijnd.

Door deze leertechnieken te combineren zet DeepMind belangrijke stappen in de richting van het creëren van AI-systemen die leren en zich aanpassen zoals kinderen, waardoor uiteindelijk hun veelzijdigheid en competentie in verschillende toepassingen in de echte wereld wordt vergroot.