Des chercheurs forment un système d’IA à voir à travers les yeux d’un enfant
- Des chercheurs de l’Université de New York ont utilisé des enregistrements vidéo à la première personne d’enfants pour former un système d’IA.
- Le modèle d’IA s’est appuyé sur l’apprentissage auto-supervisé, s’enseignant lui-même en identifiant des motifs et des structures dans les données.
- L’étude visait à déterminer si l’IA pouvait apprendre efficacement sans biais intégrés ni raccourcis.
- Le système d’IA a démontré sa capacité à apprendre des mots et des concepts à partir de données limitées mais ciblées.
- Les modèles formés sur l’ensemble de données centré sur les enfants ont obtenu des performances comparables à celles des modèles formés sur un ensemble de données diversifié de clips YouTube.
- La recherche a souligné la valeur de l’information temporelle dans l’apprentissage de modèles d’IA plus robustes et polyvalents.
L’apprentissage de l’IA du point de vue d’un enfant
Des chercheurs de l’Université de New York ont adopté une approche unique pour former un système d’IA en utilisant des enregistrements vidéo à la première personne d’enfants âgés de 6 mois à 2 ans. En utilisant l’apprentissage auto-supervisé, le modèle d’IA s’est enseigné lui-même en identifiant des motifs et des structures dans les données, imitant ainsi la façon dont les enfants apprennent de leur environnement. L’étude visait à déterminer si l’IA pouvait apprendre efficacement sans biais intégrés ni raccourcis.
Résultats impressionnants et perspectives intéressantes
Les résultats de l’étude étaient intrigants. Les modèles d’IA formés sur l’ensemble de données centré sur les enfants ont montré des performances impressionnantes dans la reconnaissance des actions et avaient la capacité d’effectuer une interpolation vidéo, démontrant ainsi une compréhension des dynamiques temporelles. Les modèles ont également développé des représentations d’objets plus robustes par rapport aux modèles formés sur des images statiques. De plus, la recherche a montré que les performances des modèles s’amélioraient avec une augmentation des données vidéo, suggérant que l’accès à des données plus étendues et réalistes améliore les performances du modèle.
Une nouvelle approche de l’apprentissage du langage
Wai Keen Vong, un chercheur impliqué dans l’étude, a souligné la nouveauté de la capacité du système d’IA à lier des mots à des contreparties visuelles en utilisant des entrées réalistes sur le développement d’un seul enfant. Cela remet en question l’approche traditionnelle de la formation des systèmes d’IA avec des quantités astronomiques de données et ouvre de nouvelles possibilités pour une acquisition plus efficace du langage dans l’IA.
Conclusion
Cette recherche met en évidence le potentiel de former des systèmes d’IA à voir à travers les yeux d’un enfant. En utilisant l’apprentissage auto-supervisé et des données limitées mais ciblées, les modèles d’IA ont démontré des performances impressionnantes dans la reconnaissance des actions et la compréhension des dynamiques temporelles. Cette étude remet en question les méthodes traditionnelles de formation de l’IA et souligne l’importance d’incorporer les processus d’apprentissage biologiques dans le développement de l’IA. À mesure que les modèles d’IA continuent d’évoluer, comprendre comment les humains apprennent et appliquer ces principes à l’IA sera crucial pour créer des systèmes d’IA plus efficaces et authentiques.
