ハトは学習の点で高度な AI に匹敵する: 研究者
簡単に言えば
ハトは驚くべき視覚的および空間的知性を持っているため、環境内のパターンをすばやく認識できます。
これを証明するために、研究者は鳥に難しいテストを行い、あいまいな場合でも、カテゴリを認識して正しいボタンをクリックすることを学習したことを発見しました。
AI 技術は、普通のハトにも当てはまるよく知られた方法に基づいているため、その認知能力を過小評価しないでください。
ハトができることはかなり信じられないほどです。 研究者はそれを発見しました ハトの認知能力 高度なコンピューター ニューラル ネットワークと同等です。 これはどのように可能ですか？
コンピューターは鳥と同じ方法論を使用します。連想学習、つまりパターンとオブジェクトを識別する能力です。 コンピュータは、その能力と巨大なメモリのおかげで、鳥よりもはるかに優れていますが、学習へのアプローチは似ています。 ハトは驚くべき視覚的および空間的知性を備えているため、環境内のパターンをすばやく認識できます。 さまざまな視覚的および聴覚的手がかりを関連付けることを学習することで、ハトは周囲をナビゲートし、食料源を見つけ、重要な場所を覚えることができます.
これを証明するために、研究者は鳥に難しいテストを行いました。 各実験ハトには刺激が示されました。 タスクは、マウスの右ボタンまたは左ボタンをクリックして、それが属するカテゴリを決定することでした。 正解の場合、ハトはおいしいおやつをもらいました。 間違った答えは、何も得られなかったことを意味します。 数千回の試行の後、研究者は、ハトがカテゴリを認識し、あいまいな場合でも正しいボタンをクリックすることを学習したと結論付けました。
ハトは、ほぼ 70% の精度に達するのに十分なシナリオを記憶することができました。 AI は同じ連想学習を使用します。パターンを識別し、そこから学習します。
AI技術は非現実的なもののように見えますが、それらは普通の鳩でも対象となるよく知られた方法に基づいています。 次回ハトを見るときは、その認知能力を過小評価しないでください。ハトはあなたが思っているより賢いかもしれません!
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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