Человек против машинного обучения с учителем: кто быстрее усваивает шаблоны?

Источник фото: pixabay.com

Возможности машинного обучения с учителем (SML), особенно по сравнению со способностями человека, активно обсуждаются в научных исследованиях. Новое исследование ученых дает ответ на вопрос, чем отличается эффективность обучения у людей и машин при ограниченных данных обучения.

Специалисты в области искусственного интеллекта разработали эксперимент, в котором 44 человека и три различных алгоритма машинного обучения идентифицируют закономерности в предоставленных обучающих данных. Они должны маркировать экземпляры в соответствии с обнаруженными паттернами.

Результаты показывают высокую зависимость между производительностью и базовыми шаблонами задачи. В то время как люди действуют относительно одинаково во всех паттернах, машины показывают большие различия в производительности для различных паттернов в новом эксперименте.

После наблюдения 20 примеров стало понятно, что человеческие возможности, которые относят к когнитивной перегрузке, больше не улучшаются. Машины обучаются медленнее, но могут достигать того же уровня или даже превосходить людей по 2 из 4 используемых шаблонов.

Однако машинам нужно больше экземпляров по сравнению с людьми для тех же результатов. Производительность машин для двух других шаблонов сравнительно ниже из-за сложности объединения функций ввода.