Ayna nöronların hesaplamalı modelleri var mı?


17

Wikipedia'dan:

Bir ayna nöron, hem bir hayvan hareket ettiğinde hem de hayvan başka bir kişinin yaptığı aynı eylemi gözlemlediğinde ateş eden bir nörondur.

Ayna nöronlar, mevcut gerçek dünya AI uygulamalarında eksik olan çok kullanışlı bir özellik olan taklit öğrenme ile ilgilidir. Girdi-çıktı örneklerinden (denetimli öğrenme) veya ödüllerden (takviye öğrenme) öğrenmek yerine, ayna nöronları olan bir ajan, hareketlerini kendi koordinat sistemine çevirerek sadece diğer ajanları gözlemleyerek öğrenebilir. Bu konuda hesaplama modelleri ile ilgili neler var?

Yanıtlar:


4

Bu makale , yapay zekada yaygın olarak kullanılan bir mekanizma olan İbranice öğrenme açısından ayna nöronlarının bir tanımını vermektedir. Makalede verilen formülasyonun aslında hesaplamalı olarak uygulanıp uygulanmadığını bilmiyorum.


0

"Topu alıyorum" veya "topu alıyor" olsun, depolanan tüm 'alma' ve 'top' örnekleri zayıf bir şekilde etkinleştirilecek ve 'topu alma' güçlü bir şekilde etkinleştirilecektir. Bu 'yansıtma' olarak nitelendirilmiyor mu? "Kolum var" ve "kolu var" vb. De biliyorsan, o zaman "bazı bloklar alır", "bazı bloklar alabilirim" diye düşünmek çok zor değil.


0

Aslında bu çizgi boyunca birçok şeyimiz var, 3 boyutlu filmler için hareket yakalama hemen akla geliyor. Başka bir aktörü gözlemlemede daha az bir durum olduğunu düşünürsem, bilgisayarlar zaten sahip olduğumuz görüntü tanıma yazılımı miktarı ile bunu yapmakta göreceli olarak iyidir, bunun yerine bir eylemin iyi bir sonuç olarak net, bilgisayarların tek düğümlü bir ağ sorunu olmadığı için yapamayacağı bir şeydir. Örneğin, zaten bir bilgisayarı insan dilini anlayacak şekilde programladık (muhtemelen Watson), ama Watson bile "f___" ifadesinin kötü olduğu kavramını anlamadı. (Şuna bak, komik bir yan hikaye.)

Ama asıl nokta şu ki, öğrenme algoritmaları bir anlamda gerçek öğrenme değildir, çünkü bir bilgisayarın şu anda "iyi bir sonuç" duygusu yoktur, bu nedenle bu aşamada gözlem öğrenme, "maymun görmek, maymun yapmak" anlamında çok sınırlıdır.

Belki de bu konuda şimdiye kadar okuduğum en yakın şey, bir ağdaki yangın söndürme arama kurtarma botlarıydı ve botlar alanın kaçınmak zorunda oldukları bir şey olduğunu bildiğinden biri yok edildiğinde birbirlerine yayın yapacaktı.

Aksi takdirde, gözlemsel öğrenme ile ilgili sorun olduğunu düşünüyorum. Bir kişi yumruk atmanın genellikle sizi geri çekeceğini, bir bilgisayarın eylemi iyi ya da kötü gözlemleyip izleyeceğini gözlemleyebilir.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.