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<\/p>\nDeep-Learning-Systeme ver\u00e4ndern unseren Ansatz, eine Vielzahl von Prozessen zu verstehen und nachzuahmen. Einige dieser Anwendungen sind so vielf\u00e4ltig wie Videospiele und das Gesundheitswesen. Es hat sich auch als Instrument erwiesen, mit dessen Hilfe bestimmte Prozesse gekl\u00e4rt werden k\u00f6nnen, die schwer zu verstehen sind. Ein Forscherteam des MIT-Zentrums f\u00fcr Gehirn, Geist und Maschine (CBMM) und des Labors f\u00fcr Informatik und k\u00fcnstliche Intelligenz (CSAIL) hat eine Studie erstellt, die versucht, einige dieser Fragen zu beantworten, die sich auf das Erlernen von Sprachen konzentrieren bei kleinen Kindern. Die Verbesserung dieses Prozesses wird als semantische Analyse bezeichnet.<\/p>\n
Der Prozess besteht darin, die Sprache in eine logische und messbare Form von Daten umzuwandeln. Es verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um das Verfahren bei Kindern zu kopieren und Ergebnisse durch Beobachtung zu erzielen. Das Team, das hinter der Forschung steht, wird die Details in einem Artikel auf der diesj\u00e4hrigen Konferenz Empirical Methods in Natural Language Processing vom 2. bis 4. November in Br\u00fcssel, Belgien, vorstellen. Das Team verwendete Video f\u00fcr das Training, um die Ergebnisse zu erhalten. Candace Ross, Doktorandin am Institut f\u00fcr Elektrotechnik und Informatik und CSAIL und Erstautorin des Artikels, sagte: “Es gibt zeitliche Komponenten, Objekte, die miteinander und mit Menschen interagieren, und Eigenschaften auf hoher Ebene, die dies nicht tun du w\u00fcrdest es wissen. ” siehe in einem Standbild oder nur in der Sprache “.<\/p>\n
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Insgesamt wurden 400 Videos verwendet, die die Aufgaben demonstrierten, und 1.200 Untertitel wurden hinzugef\u00fcgt. Mechanical Turk, eine Crowdsourcing-Plattform, half beim Hinzuf\u00fcgen der Untertitel. Dann teilten die Wissenschaftler die Untertitel in zwei Gruppen ein. 840 Untertitel wurden f\u00fcr Tuning- und Trainingszwecke verwendet, w\u00e4hrend die restlichen 360 nur zum Testen reserviert waren und einen optimierten Prozess boten. Der Co-Autor Andrei Barbu, Forscher am Labor f\u00fcr Informatik und k\u00fcnstliche Intelligenz (CSAIL) und am Zentrum f\u00fcr Gehirn, Geist und Maschine (CBMM), sagte: \u201eFast genauso viele Daten werden nicht ben\u00f6tigt, obwohl dies der Fall war [the data]Es k\u00f6nnte auf gro\u00dfe Datenmengen skaliert werden. “<\/p>\n
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Die Forschung bietet die M\u00f6glichkeit, das Verst\u00e4ndnis einiger grundlegender Lernprozesse, an denen Kinder teilnehmen, zu vertiefen. Es gab einige offensichtliche Herausforderungen, denen sich Kinder aufgrund ihrer unterschiedlichen Entwicklungsstadien stellen m\u00fcssen, um einige dieser Nuancen zu artikulieren. Die KI spielt in dieser Angelegenheit eine wichtige Rolle. Boris Katz, leitender Wissenschaftler und Leiter der InfoLab-Gruppe bei CSAIL, sagte: “Ein Kind hat Zugang zu redundanten und komplement\u00e4ren Informationen aus verschiedenen Modalit\u00e4ten, einschlie\u00dflich des H\u00f6rens von Eltern und Geschwistern, die \u00fcber die Welt sprechen, sowie zu taktilen Informationen und visuellen Informationen. [which help him or her] Die Welt verstehen Es ist ein erstaunliches R\u00e4tsel, all diese sensorischen Informationen gleichzeitig zu verarbeiten. Diese Arbeit ist Teil eines gr\u00f6\u00dferen St\u00fccks, um zu verstehen, wie diese Art des Lernens in der Welt stattfindet. “<\/p>\n
Der Spracherwerbsprozess ist sehr komplex und erfordert einen multidisziplin\u00e4ren Ansatz, der die Welt ber\u00fccksichtigt, in der Kinder leben. Ross f\u00fcgte hinzu: \u201eKinder interagieren beim Lernen mit der Umwelt. Unsere Idee ist es, ein Modell zu haben, das auch die Wahrnehmung zum Lernen nutzt. ” Details zu diesem Dokument werden auch in seinem Dokument “Deep Sequential Models for Sampling-Based Planning” \u00fcber das Institut f\u00fcr Informatik der University of Washington ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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