Bebisar kan hjälpa till att låsa upp nästa generation av artificiell intelligens (AI), enligt Trinity neuroforskare och kollegor som just har publicerat nya vägledande principer för att förbättra AI.

Forskningen, publicerad idag i tidskriften Nature Machine Intelligence , undersöker neurovetenskapen och psykologin för spädbarnsinlärning och destillerar tre principer för att vägleda nästa generations AI, vilket kommer att hjälpa till att övervinna de mest pressande begränsningarna av maskininlärning.

Dr. Lorijn Zaadnoordijk, Marie Sklodowska-Curie forskare vid Trinity College förklarade:"Artificiell intelligens (AI) har gjort enorma framsteg under det senaste decenniet, och gett oss smarta högtalare, autopiloter i bilar, allt smartare appar och förbättrad medicinsk diagnos. Dessa spännande utvecklingar inom AI har uppnåtts tack vare maskininlärning som använder enorma datamängder för att träna artificiella neurala nätverksmodeller.

"Men framstegen stannar av på många områden eftersom de datauppsättningar som maskiner lär sig av måste mötas av människor. Men vi vet att inlärning kan göras mycket mer effektivt, eftersom spädbarn inte lär sig på det här sättet. De lär sig genom att uppleva världen runt dem, ibland genom att till och med se något bara en gång."

I sin artikel "Lessons from infant learning for unsupervised machine learning" hävdar Dr. Lorijn Zaadnoordijk och professor Rhodri Cusack, från Trinity College Institute of Neuroscience (TCIN), och Dr. Tarek R. Besold från TU Eindhoven, Nederländerna, att Det behövs bättre sätt att lära av ostrukturerad data. För första gången kommer de med konkreta förslag om vilka särskilda insikter från spädbarns lärande som kan användas fruktbart i maskininlärning och exakt hur dessa lärdomar ska tillämpas.

Maskiner, säger de, kommer att behöva inbyggda preferenser för att forma sitt lärande från början. De kommer att behöva lära sig av rikare datauppsättningar som fångar hur världen ser ut, låter, luktar, smakar och känns. Och precis som spädbarn kommer de att behöva ha en utvecklingsbana, där upplevelser och nätverk förändras när de "växer upp".

Dr. Tarek R. Besold, forskare, filosofi och etikgrupp vid TU Eindhoven, sa:"Som AI-forskare drar vi ofta metaforiska paralleller mellan våra system och den mentala utvecklingen hos mänskliga spädbarn och barn. Det är hög tid att ta dessa analogier mer seriöst och titta på den rika kunskapen om spädbarns utveckling från psykologi och neurovetenskap, som kan hjälpa oss att övervinna de mest pressande begränsningarna av maskininlärning."

Professor Rhodri Cusack, Thomas Mitchell-professorn i kognitiv neurovetenskap, chef för Trinity College Institute of Neuroscience, tillade:"Artificiella neurala nätverk var i delar inspirerade av hjärnan. På samma sätt som spädbarn är de beroende av lärande, men nuvarande implementeringar skiljer sig mycket från människors (och djurs) lärande. Genom tvärvetenskaplig forskning kan bebisar hjälpa till att låsa upp nästa generations AI."