Avansuri semnificative au fost facute in domeniul invatarii efectuate de masini, dar inca nu suntem in punctul in care putem spune ca o masina este in final capabila sa egaleze abilitatea umana de a vedea un exemplu si de a afla intuitiv ce ar putea insemna un simbol sau obiect.
Computerele au oferit nenumarate exemple inainte ca sunt capabile sa faca observatii similare, dar un nou algoritm dezvoltat de cercetarii de la Universitatea New York le-ar putea permite masinilor sa faca salturi mentale ca si oamenii cand invata lucruri noi.
Iar asta nu e tot, algoritmul de asemenea ii permite masinii sa recreeze simple simboluri si desene.
Cercetarea care descrie algoritmul Bayesian Program Learning a fost publicata in Science si transforma practic un concept intr-un program pe calculator, permitand computerelor sa afle lucruri noi cu un singur exemplu cu ajutorul unui algoritm.
De asemenea, modelul poate folosi cunostinte din conceptele anterioare pentru a afla cum functioneaza ceva, cum ar fi atunci cand un computer care deja cunoaste alfabetul latin poate invata cu usurinta un alfabet grec similar.
Este interesant de mentionat ca atunci cand masinii i s-a spus sa creeze noi exemple pe baza conceptului pe care l-a invatat, a creat exemple care erau similare cu cele pe care le-au creat oamenii, alti oameni nici n-au putut distinge care dintre exemple au fost create de om si care de masina.
Computerele vor fi deci capabile sa invete lucruri noi mult mai rapid cu ajutorul unui algoritm, sa se adapteze eficient la noi situatii si scenarii fara sa fie nevoite sa invete mii de exemple.
Vor mai trece ani de zile pana ce vor fi puse la punct aplicatiile acestor cercetari asupra acestui algoritm, dar este bine de stiut ca lucrul la invatarea avansata a masinilor se indreapta in acea directie.
Sursa: techtimes.com
