Als führendes Unternehmen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz hat Google DeepMind einen innovativen Ansatz für maschinelles Lernen vorgestellt, der sich von der Art und Weise, wie Kinder lernen, inspirieren lässt. Diese bahnbrechende Methode nutzt Videos als primäre Informationsquelle für das KI-System, um Wissen über die Welt zu erlangen. Durch die Nachahmung des Lernprozesses von Kindern zielt DeepMind darauf ab, KI-Agenten zu schaffen, die in der Lage sind, die Umwelt auf vielseitige und vielfältige Weise zu verstehen und mit ihr zu interagieren.

Schlüsselaspekte des videobasierten Lernansatzes von DeepMind :

1. Multimodales Lernen:

Kinder lernen, indem sie verschiedene sensorische Eingaben wie Sehen, Hören, Berühren und Riechen verarbeiten. Die KI-Agenten von DeepMind profitieren vom multimodalen Lernen, indem sie gleichzeitig Audio- und visuelle Informationen aus Videos verarbeiten. Diese umfassende Dateninterpretation verbessert die Fähigkeit der KI, die Welt genauer zu verstehen und darauf zu reagieren.

2. Unüberwachtes Lernen:

Kinder lernen, indem sie ihre Umgebung ohne explizite Anweisungen oder Aufsicht aktiv erkunden. Die KI-Agenten von DeepMind nutzen unbeaufsichtigte Lerntechniken, bei denen sie Videodaten ohne menschliche Anleitung analysieren. Dieser Ansatz ermöglicht es der KI, eigenständig Muster zu erkennen und aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen.

3. Lernen übertragen:

Wenn Kinder neue Dinge lernen, können sie ihr vorhandenes Wissen auf ähnliche Situationen anwenden. Die KI-Agenten von DeepMind nutzen Transferlernen, bei dem Fähigkeiten, die bei früheren Aufgaben erworben wurden, auf neue Domänen übertragen werden. Dies ermöglicht es der KI, sich schnell anzupassen und Wissen auf verschiedene Kontexte zu verallgemeinern.

4. Verstärkungslernen:

Kinder erhalten positive Verstärkung, wenn sie Aufgaben erfolgreich erledigen. Die KI-Agenten von DeepMind nutzen Reinforcement Learning, um durch Versuch und Irrtum zu lernen. Sie erhalten Belohnungen für das Erreichen bestimmter Ziele und verstärken so die erfolgreichen Verhaltensweisen, die zu diesen Ergebnissen führen.

Auswirkungen und Vorteile :

- Durch den Einsatz von Videos als primäre Lernressource können sich die KI-Agenten von DeepMind umfangreiches Wissen aus realen Szenarien aneignen, das von Interaktionen mit Menschen und Tieren bis hin zum Verständnis von Verkehrsregeln und der Navigation in komplexen Umgebungen reicht.

- Der multimodale Lernansatz ermöglicht es den KI-Agenten, visuelle und auditive Wahrnehmungsfähigkeiten zu entwickeln, die Daten aus der realen Welt effektiv verarbeiten können.

- Der Aspekt des unbeaufsichtigten Lernens fördert die Fähigkeit der KI, große Mengen unbeschrifteter Videodaten zu verstehen, ähnlich wie Kinder ohne explizite Anweisungen aus ihrer Umgebung lernen.

- Durch Transferlernen kann die KI zuvor erworbenes Wissen auf neue Bereiche anwenden und so ihre Anpassungsfähigkeit und Problemlösungsfähigkeiten verbessern.

- Reinforcement Learning ermöglicht es den KI-Agenten, aus ihren Handlungen und Erfolgen zu lernen und ihr Verhalten und ihre Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verfeinern.

Durch die Kombination dieser Lerntechniken unternimmt DeepMind wichtige Schritte zur Schaffung von KI-Systemen, die wie Kinder lernen und sich anpassen und letztendlich ihre Vielseitigkeit und Kompetenz in verschiedenen realen Anwendungen verbessern.