fbpx

Каталог статей

Каталог статей для размещения статей информационного характера

Технології

Штучний інтелект показує, як діти навчаються

Щоб встановити причинно-наслідкові зв’язки між явищами в природі і суспільстві, вчені застосовують експерименти і дані статистики.
Дослідники штучного інтелекту почали створення програм, які дають можливість комп’ютерів вчитися про причинно-наслідкові зв’язки таким же способом, як це роблять вчені. Цікаво, експерименти, які тривають вже 15 років, показують, що і діти роблять так само.
В одному з експериментів ми показали дітям дошкільного віку просту машину з перемикачем і двома дисками синього і жовтого кольорів. Згодом ми продемонстрували їм кілька експериментів, які показують, що буде відбуватися з машиною, якщо ви проведете над нею кілька простих маніпуляцій, наприклад, знімете один диск, зміните положення перемикача і будете спостерігати за іншим диском. Використовуючи ці дані, діти змогли зробити правильні висновки про те, що перемикач, запускаючи синій диск, запускає і жовтий (у статистиці це називають ланцюговою причинно-спадкової структурою), або, можливо, перемикач змушує два диска обертатися одночасно (структура однаковою причинності).
Баесова статистика враховує як вихідні дані, так і силу наявних у вас гіпотез. Як вчені, так і малюки залучаються добре підтвердженими гіпотезами, але достатня кількість нових доказів може похитнути віру навіть у ті гіпотези, які вони ревно плекають. Кілька досліджень показують, що діти саме таким чином інтегрують нові знання зі своїми попередніми когнітивними моделями. У своєму дослідженні Елізабет Бонавиц з Рутгерского університету і Лаура Шульц з Массачусетського технологічного інституту виявили, що чотирирічні діти починають з міркування про те, що психологічний стан, наприклад тривога, не має зв’язку з фізичним станом (наприклад болем у шлунку). Але якщо ви наведете їм достатню кількість доказів на користь цієї гіпотези психосоматичної», вони поступово будуть приймати цю ідею. Баесова модель дозволяє досить точно передбачити, коли і як зміниться думка дитини.
У нашій лабораторії ми встановили, що діти можуть робити несподівано точні висновки навіть про набагато більш абстрактні причинно-наслідкові зв’язки. Причини зумовлюють наслідки різними способами, які можна описати, використовуючи логіку комп’ютерного програмування. Наприклад, у програму може бути закладена операція «АБО»: блок або включає машину, чи ні. Альтернативним способом може бути операція «І»: потрібна комбінація блоків, щоб запустити машину. Дошкільнята засвоюють ці абстрактні принципи підставі статистичних шаблонів і роблять це іноді краще за дорослих. Баесовые моделі дозволяють передбачити, як чотирирічні малюки освоюють цю базову логіку комп’ютерного програмування.
Важливо, що у всіх цих випадках діти роблять правильні висновки тільки після декількох спроб, тоді як технологія «глибинного навчання» вимагає тисяч спроб. Навчання відбувається шляхом поєднання интернализованных моделей навколишнього світу з новим досвідом, який вони постійно отримують з навколишнього середовища.
Елісон Гопник, професор психології і запрошений професор філософії Каліфорнійського університету в Берклі, автор книги «Роблячи штучний інтелект людським». У своїх дослідженнях вона вивчає, як діти пізнають навколишній світ.
За матеріалами: Scientific American