{"id":9706,"date":"2024-02-02T20:21:45","date_gmt":"2024-02-02T20:21:45","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9706"},"modified":"2024-02-07T14:54:58","modified_gmt":"2024-02-07T14:54:58","slug":"new-york-university-researchers-build-ai-that-sees-through-a-childs-eyes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/02\/new-york-university-researchers-build-ai-that-sees-through-a-childs-eyes\/","title":{"rendered":"I ricercatori della New York University costruiscono un'intelligenza artificiale che vede attraverso gli occhi di un bambino"},"content":{"rendered":"<p><b>I ricercatori della New York University si sono ispirati ai processi di apprendimento dei bambini per addestrare un sistema di intelligenza artificiale.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il metodo, illustrato nel <\/span><a href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/science.adi1374\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">rivista Scienza<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">L'intelligenza artificiale pu\u00f2 apprendere dall'ambiente in cui si trova senza fare molto affidamento su dati etichettati, il che \u00e8 fondamentale per il progetto dello studio. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Rispecchia il modo in cui i bambini imparano assorbendo grandi quantit\u00e0 di informazioni dall'ambiente circostante, dando gradualmente un senso al mondo che li circonda.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'\u00e9quipe ha creato un set di dati da 60 ore di registrazioni video in prima persona da una telecamera montata sulla testa indossata da bambini di et\u00e0 compresa tra i sei mesi e i due anni per replicare la prospettiva di un bambino nel loro modello di intelligenza artificiale.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">1\/ Oggi su Science, addestriamo una rete neurale da zero attraverso gli occhi e le orecchie di un bambino. Il modello impara a mappare le parole ai referenti visivi, mostrando come l'apprendimento del linguaggio dalla prospettiva di un solo bambino sia possibile con gli attuali strumenti di intelligenza artificiale. <a href=\"https:\/\/t.co\/hPZiiQt6Vv\">https:\/\/t.co\/hPZiiQt6Vv<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/wa8jfn9b5Z\">pic.twitter.com\/wa8jfn9b5Z<\/a><\/p>\n<p>- Wai Keen Vong (@wkvong) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/wkvong\/status\/1753132293491708027?ref_src=twsrc%5Etfw\">1 febbraio 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" async=\"\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I ricercatori hanno quindi addestrato un modello di intelligenza artificiale con apprendimento auto-supervisionato (SSL) utilizzando il set di dati video per verificare se l'intelligenza artificiale fosse in grado di cogliere il concetto di azioni e cambiamenti analizzando le informazioni temporali o legate al tempo nei video come fanno i bambini. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gli approcci SSL consentono ai modelli di intelligenza artificiale di apprendere modelli e strutture nei dati senza etichette esplicite.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Autore dello studio Emri Orhan, <\/span><a href=\"https:\/\/sites.google.com\/view\/eminorhan\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">scrivendo nel suo blog di ricerca<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, in precedenza aveva sostenuto la necessit\u00e0 di concentrarsi maggiormente sulla SSL nella ricerca sull'IA, che ritiene fondamentale per comprendere i processi di apprendimento complessi.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Orhan scrive: \"Si dice spesso che i bambini imparino il significato delle parole in modo molto efficiente. Ad esempio, nel secondo anno di vita si sostiene che i bambini imparino in media poche parole al giorno. Questo suggerisce che probabilmente sono in grado di imparare la maggior parte delle parole da una manciata di esposizioni (forse spesso da una sola esposizione), un fenomeno noto anche come mappatura rapida\".<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">4\/ Per verificarlo, cosa c'\u00e8 di meglio che addestrare una rete neurale, non su enormi quantit\u00e0 di dati provenienti dal web, ma solo sugli input ricevuti da un singolo bambino? Che cosa imparerebbe allora, se mai lo facesse? <a href=\"https:\/\/t.co\/bQ9aVbXUlB\">pic.twitter.com\/bQ9aVbXUlB<\/a><\/p>\n<p>- Wai Keen Vong (@wkvong) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/wkvong\/status\/1753132300802445542?ref_src=twsrc%5Etfw\">1 febbraio 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lo studio mirava anche a stabilire se l'IA avesse bisogno di pregiudizi o \"scorciatoie\" integrate per apprendere in modo efficace o se potesse sviluppare una comprensione del mondo attraverso algoritmi di apprendimento generale, proprio come fa un bambino.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I risultati sono stati intriganti. Nonostante il video coprisse solo circa 1% delle ore di veglia del bambino, il sistema di intelligenza artificiale \u00e8 riuscito ad apprendere numerose parole e concetti, dimostrando l'efficienza dell'apprendimento da dati limitati ma mirati.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I risultati includono:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Prestazioni di riconoscimento delle azioni<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: I modelli di intelligenza artificiale addestrati sul set di dati SAYCam sono stati molto efficaci nel riconoscere le azioni dai video. Quando sono stati testati su compiti di riconoscimento di azioni a grana fine come Kinetics-700 e Something-Something-V2 (SSV2), i modelli hanno mostrato prestazioni impressionanti, anche con un numero ridotto di esempi etichettati per l'addestramento.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Confronto con il set di dati Kinetics-700<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: I modelli addestrati da SAYCam sono stati confrontati con modelli addestrati su Kinetics-700, un set di dati diversificato di brevi clip di YouTube. I modelli di SAYCam hanno ottenuto risultati sorprendenti e competitivi, suggerendo che i dati video incentrati sui bambini e realistici dal punto di vista dello sviluppo hanno fornito un ambiente di apprendimento ricco per l'IA, simile o addirittura migliore rispetto ai contenuti variegati presenti su YouTube.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Abilit\u00e0 nell'interpolazione video<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Un risultato interessante \u00e8 stata la capacit\u00e0 dei modelli di eseguire l'interpolazione video, ossia di prevedere i segmenti mancanti all'interno di una sequenza video. Questo dimostra una comprensione delle dinamiche temporali e della continuit\u00e0 nelle scene visive, che rispecchia il modo in cui gli esseri umani percepiscono e prevedono le azioni.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Rappresentazioni robuste degli oggetti<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Lo studio ha anche rilevato che i modelli addestrati con i video hanno sviluppato rappresentazioni di oggetti pi\u00f9 robuste rispetto a quelli addestrati su immagini statiche. Ci\u00f2 \u00e8 risultato evidente in compiti che richiedevano il riconoscimento di oggetti in diverse condizioni, evidenziando il valore delle informazioni temporali nell'apprendimento di modelli pi\u00f9 resistenti e versatili.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Scala dei dati e prestazioni del modello<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La ricerca ha analizzato come le prestazioni dei modelli siano migliorate con l'aumento dei dati video provenienti dal set di dati SAYCam. Ci\u00f2 suggerisce che l'accesso a dati pi\u00f9 ampi e realistici aumenter\u00e0 le prestazioni del modello.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">6\/ Risultati: Anche con dati limitati, abbiamo scoperto che il modello \u00e8 in grado di acquisire mappature parola-referente a partire da decine o centinaia di esempi, di generalizzare a colpo sicuro a nuove serie di dati visivi e di ottenere un allineamento multimodale. Anche in questo caso, \u00e8 possibile un vero e proprio apprendimento linguistico a partire... <a href=\"https:\/\/t.co\/FCHfZCqftr\">pic.twitter.com\/FCHfZCqftr<\/a><\/p>\n<p>- Wai Keen Vong (@wkvong) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/wkvong\/status\/1753132306682753462?ref_src=twsrc%5Etfw\">1 febbraio 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wai Keen Vong, ricercatore presso il Center for Data Science della NYU, <\/span><a href=\"https:\/\/www.nyu.edu\/about\/news-publications\/news\/2024\/february\/ai-learns-through-the-eyes-and-ears-of-a-child.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">ha discusso la novit\u00e0 di questo approccio<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\"Dimostriamo, per la prima volta, che una rete neurale addestrata su questo input realistico per lo sviluppo di un singolo bambino pu\u00f2 imparare a collegare le parole alle loro controparti visive\".\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Parlando dei problemi affrontati dai moderni modelli di IA generativa, Vong ha detto: \"Gli attuali sistemi di IA all'avanguardia sono addestrati utilizzando quantit\u00e0 astronomiche di dati (spesso miliardi\/trilioni di parole), eppure gli esseri umani riescono ad apprendere e utilizzare il linguaggio con molti meno dati (centinaia di milioni di parole), quindi il collegamento tra questi progressi nell'apprendimento automatico e l'acquisizione del linguaggio umano non \u00e8 chiaro.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'interesse per i nuovi metodi di apprendimento automatico \"leggeri\" \u00e8 in aumento. Per prima cosa, i colossali modelli monolitici come GPT-3 e GPT-4 <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/02\/data-center-energy-demands-soar-because-of-ai-how-do-we-sustain-it\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">hanno un'immensa richiesta di potenza<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> che non sono facili da soddisfare.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In secondo luogo, la creazione di <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/08\/the-evolution-of-bio-inspired-ai-developments-and-future-direction\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">sistemi di intelligenza artificiale bio-ispirati<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00e8 fondamentale per progettare modelli o robot che \"pensino\" e \"si comportino\" autenticamente come noi.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vong ha anche riconosciuto i limiti dello studio, osservando: \"Un'avvertenza \u00e8 che l'input linguistico al modello \u00e8 il testo, non il segnale vocale sottostante che i bambini ricevono\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo studio ha messo in discussione i tradizionali modelli di addestramento dell'intelligenza artificiale e ha contribuito al dibattito in corso sui modi pi\u00f9 efficaci per imitare l'apprendimento biologico. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'interesse per questo argomento \u00e8 destinato a crescere quando i colossali modelli di IA inizieranno a mostrare i limiti del futuro.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I ricercatori della New York University si sono ispirati ai processi di apprendimento dei bambini per addestrare un sistema di intelligenza artificiale.  Il metodo, illustrato nella rivista Science, permette all'intelligenza artificiale di imparare dall'ambiente circostante senza fare molto affidamento su dati etichettati, che sono la chiave del progetto dello studio. Il metodo rispecchia il modo in cui i bambini imparano assorbendo grandi quantit\u00e0 di informazioni dall'ambiente circostante, dando gradualmente un senso al mondo che li circonda. Il team ha creato un set di dati da 60 ore di registrazioni video in prima persona da una telecamera montata sulla testa indossata da bambini di et\u00e0 compresa tra i sei mesi e i due anni per replicare la prospettiva di un bambino nel loro modello di intelligenza artificiale.  1\/<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":9707,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[350,105,510,331],"class_list":["post-9706","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-bio-inspired-ai","tag-machine-learning","tag-neuromorphic-computing","tag-neuroscience"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>New York University researchers build AI that sees through a child&#039;s eyes | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" 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