Новости из мира науки, технологий и авто
Источник фото: pixabay.com Вдохновленные сотней проблем Бонгарда, ученые предложили новый тест Bongard-LOGO для изучения концепций и рассуждений на человеческом уровне.
Людям присуща способность изучать новые концепции всего на нескольких образцах и обобщать их на различные ситуации. Несмотря на то, что современные модели машинного обучения отличаются большим количеством обучающих данных по стандартным задачам распознавания, существует значительный разрыв между распознаванием образов на машинном уровне и концептуальным обучением на уровне человека.
Чтобы сократить этот разрыв, были введены проблемы Бонгарда (BP) в качестве вдохновляющей задачи для визуального познания в интеллектуальных системах. Несмотря на новые достижения в области репрезентативного обучения и обучения тому, как правильно учить ИИ, БП остаются сложной задачей для современного ИИ.
Ученые разработали технику управляемой программой генерации для создания большого набора интерпретируемых человеком проблем визуального познания на ориентированном на действия языке LOGO.
Новый тест охватывает три основных свойства человеческого познания: контекстно-зависимое восприятие, при котором один и тот же объект может иметь разные интерпретации в разных контекстах, восприятие по аналогии, при котором одни значимые концепции заменяются другими значимыми концепциями и восприятие с помощью нескольких образцов, но с бесконечным словарным запасом.
В экспериментах было показано, что современные методы глубокого обучения работают значительно хуже, чем человеческий мозг, что означает, что они не могут уловить основные свойства человеческого познания.
