Yeni bir araştırmaya göre, bebekler diğer insanların eylemlerini neyin motive ettiğini saptamada yapay zekadan daha iyi performans gösteriyor.
Yeni araştırma, bebeklerin fark etme konusunda nasıl daha becerikli olduğunu gösteriyor insan davranışını yönlendiren motivasyonlar.
Psikoloji ve veri bilimi araştırmacılarından oluşan bir ekip tarafından yapılan yeni bir araştırmaya göre, bebekler diğer insanların eylemlerini neyin motive ettiğini tespit etmede yapay zekadan daha iyi performans gösteriyor. Biliş ve hesaplama arasındaki temel farklılıkları vurgulayan sonuçları, günümüz teknolojilerindeki eksikliklere ve yapay zekanın insan davranışını daha eksiksiz bir şekilde taklit etmesi için iyileştirmelere ihtiyaç duyulduğuna işaret ediyor.
“Yetişkinler ve hatta bebekler, neyin ne olduğu konusunda kolayca güvenilir çıkarımlar yapabilirler. New York Üniversitesi Psikoloji Bölümü’nde yardımcı doçent ve 16 Şubat’ta Cognition dergisinde yayınlanan makalenin kıdemli yazarı Moira Dillon, diğer insanların eylemlerini yönlendiriyor” diye açıklıyor. “Mevcut yapay zeka bu çıkarımları yapmayı zor buluyor.”
“Bebekleri ve yapay zekayı aynı görevlere koyma şeklindeki yeni fikir, araştırmacıların bebeklerin diğer insanlar hakkındaki sezgisel bilgilerini daha iyi tanımlamasına ve önerilerde bulunmasına olanak tanıyor. bu bilgiyi yapay zekaya entegre etmenin yolları” diye ekliyor.
“Yapay zeka, yetişkinler gibi esnek, sağduyulu düşünürler oluşturmayı hedefliyorsa, makineler de hedefleri ve tercihleri saptamada bebeklerin sahip olduğu aynı temel yeteneklerden yararlanmalıdır. ” diyor NYU’nun Veri Bilimi Merkezi ve Psikoloji Bölümü’nde yardımcı doçent ve makalenin yazarlarından biri olan Brenden Lake.
Bebeklerin diğer insanlardan büyülendiği iyi bilinen bir gerçektir; eylemlerini gözlemlemek ve onlarla sosyal olarak ilişki kurmak için başkalarına bakın. Buna ek olarak, bebeklerin “sağduyu psikolojisine” (başkalarının eylemlerinin altında yatan niyetler, hedefler, tercihler ve rasyonaliteye ilişkin anlayışları) odaklanan önceki araştırmalar, bebeklerin başkalarına hedefler atfedebildiklerini ve diğerlerinden rasyonel ve mantıklı bir şekilde hedefleri takip etmelerini bekleyebildiklerini göstermiştir. verimli. Bu tahminlerde bulunma yeteneği, insan sosyal zekasının temelidir.
Tersine, makine öğrenimi algoritmaları tarafından yönlendirilen “sağduyulu yapay zeka”, eylemleri doğrudan tahmin eder. Bu nedenle, örneğin, yeni seçilen bir şehir yetkilisi hakkında bir haber okuduktan sonra, bilgisayar ekranınızda San Francisco’yu seyahat yeri olarak tanıtan bir reklam belirir. Ancak yapay zekada eksik olan şey, insan davranışına yön veren farklı bağlamları ve durumları tanıma esnekliğidir.
İnsanların ve yapay zekanın yetenekleri arasındaki farklara dair temel bir anlayış geliştirmek için araştırmacılar, 11 aylık -yaşlı bebekler ve yanıtlarını, son teknoloji, öğrenmeye dayalı sinir ağı modellerinin verdiği yanıtlarla karşılaştırdılar.
Bunu yapmak için, daha önce kurulmuş olan “Baby Intuitions Benchmark”ı (BIB) kullandılar—altı sağduyu psikolojisini araştıran görevler. BIB, hem bebek zekasının hem de makine zekasının test edilmesine izin verecek, bebekler ve makineler arasındaki performansın karşılaştırılmasına izin verecek ve önemli ölçüde insan benzeri yapay zeka oluşturmak için ampirik bir temel sağlayacak şekilde tasarlandı.
Özellikle, Zoom’daki bebekler izledi video oyununa benzer şekilde ekranda hareket eden basit animasyonlu şekillerden oluşan bir dizi video. Şekillerin eylemleri, ekrandaki nesnelerin alınması ve diğer hareketler yoluyla insan davranışını ve karar vermeyi simüle etti. Benzer şekilde, araştırmacılar, öğrenme odaklı sinir ağı modelleri (bilgisayarların kalıpları tanımasına ve insan zekasını simüle etmesine yardımcı olan yapay zeka araçları) oluşturup eğitti ve modellerin tamamen aynı videolara verdiği yanıtları test etti.
Sonuçları, bebeklerin tanıdığını gösterdi. animasyonlu şekillerin basitleştirilmiş eylemlerinde bile insan benzeri motivasyonlar. Bebekler, bu eylemlerin gizli ama tutarlı hedefler tarafından yönlendirildiğini tahmin eder; örneğin, hangi konumda olursa olsun aynı nesnenin ekranda alınması ve çevredeki ortam değişse bile bu şeklin verimli bir şekilde hareket ettirilmesi. Bebekler, bu tür tahminleri, tahminlerini ihlal eden bu tür olaylara daha uzun süre bakarak gösterirler – bu, bebeklerin bilgisinin doğasını ölçmek için yaygın ve onlarca yıllık bir ölçümdür. Makine zekasını incelemek için bu “sürpriz paradigmayı” benimsemek, bir algoritmanın nicel sürpriz ölçüsü ile köklü bir insan psikolojik sürpriz ölçüsü olan bebeklerin bakma süresi arasında doğrudan karşılaştırmalara izin verir. Modeller, bu tür eylemlerin altında yatan güdüleri anlama konusunda böyle bir kanıt göstermedi ve bu da, bebeklerin sahip olduğu sağduyu psikolojisinin temel temel ilkelerinin eksik olduğunu ortaya çıkardı.
“Bir insan yavrusunun temel bilgisi sınırlı, soyut ve bizim evrimsel düşüncemizi yansıtıyor. kalıtımdır, ancak bu bebeğin içinde yaşayabileceği ve öğrenebileceği herhangi bir bağlamı veya kültürü barındırabilir,” diye gözlemliyor Dillon.
Referans: “İnsan bebeklerinde ve makinelerde sağduyu psikolojisi” yazan Gala Stojnić, Kanishk Gandhi, Shannon Yasuda, Brenden M. Lake ve Moira R. Dillon, 16 Şubat 2023, Cognition.
DOI: 10.1016/j.cognition.2023.105406
Gazetenin diğer yazarları bir NYU olan Gala Stojnić’tir. çalışma sırasında doktora sonrası araştırma görevlisi olan Kanishk Gandhi ve NYU doktora öğrencisi olan Shannon Yasuda.
Araştırma, Ulusal Bilim Vakfı’ndan alınan bağışlarla desteklenmiştir ( DRL1845924) ve Savunma Gelişmiş Projeleri Yeniden Arama Ajansı (HR001119S0005).