Masinariile care pot sa invete sunt descrise de inteligenta artificiala care, in functie de baza de date de care dipune poate sa isi faca o imagine asupra lumii din jurul sau.

Insa, un nou algoritm dezvoltat de oamenii de stiinta din Statele Unite a redus dramatic cantitatea de timp necesara unei inteligente artificiale de a invata lucruri noi, folosind o masinarie capabila de recunoastere si de vizualizarea si intrepretarea unor simboluri care sunt imposibile de distins pentru oameni. Cercetarea subliniaza modul prin care- cu toate imperfectiunile noastre- suntem capabili sa invatam lucru noi. Indiferent ca invatam sa scriem cu un caracter nou, cum sa lucram cu un anumit instrument sau cum sa dansam, oamenii au nevoie doar de cateva exemple inainte de a replica ceea ce a fost aratat.

Prin comparatie, masinariile de recunoastere- cum sunt computerele care invata sa recunoasca diferite fete sau sa recunoasca caractere de pe un cupon- de obicei, implica o curba de invatare extinsa, care poate ajunge la mii de exemple, astfel ca se imbunatateste si memoria AI.

Programul Bayesian

Dar acest lucru nu mai e valabil si in prezent. Folosind ceea ce este numit programul Bayesian, oamenii de stiinta a creat un algoritm care se poate programa singur prin construirea unui cod de a reproduce simboluri vizuale.

Astfel, oamenii de stiinta au expus algoritmul la 1600 de caractere de scris de mana, 50 de sisteme de scriere din lume si chiar au inventat simboluri noi. Odata ce masina a invatat caracterele noi, aceasta a putut sa le interpreteze in mod independent. De asemenea, cercetatorii au realizat si un test pentru a observa modul de scriere si interpretarea inteligentei artificiale. Asa cum era de asteptat, scrisul masinariei era imposibil de distins de interpretarile umane.

„Suntem inca departe de a construi inteligenta artificiala, dar acest lucru pe care l-am facut acum reprezinta un pas extrem de important pentru noi”- sustin oamenii de stiinta.