Científicos de la Universidad de Nueva York utilizan el método de visión y aprendizaje cognitivo infantil para entrenar una inteligencia artificial.
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Un equipo de científicos de la Universidad de Nueva York ha logrado un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial al desarrollar un método inspirado en los procesos cognitivos de los bebés. Utilizando a un niño llamado Sam como colaborador central, equiparon al pequeño con un casco equipado con cámara desde los 6 hasta los 25 meses de edad.
Este dispositivo capturó el mundo desde la perspectiva visual y auditiva de Sam, registrando imágenes y sonidos durante sus actividades diarias. En total, se recopilaron 61 horas de grabaciones, que incluyeron momentos de juego, lectura y comidas, proporcionando una rica variedad de contextos para el aprendizaje del modelo de inteligencia artificial.
El sistema de IA desarrollado, denominado Child Vision Contrastive Learning (CVCL), se entrenó con estos datos para aprender a asociar palabras con imágenes de manera similar a como lo hacen los niños durante sus primeros meses de vida. Los resultados, publicados en la revista Science, muestran que el modelo CVCL logró identificar correctamente objetos en un 62% de los casos, superando significativamente el azar esperado del 25%.
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Este enfoque innovador tiene implicaciones importantes para el campo de la IA, ya que demuestra que el contexto de aprendizaje basado en experiencias reales puede mejorar significativamente la precisión y eficiencia de los modelos de inteligencia artificial.
Fuente: Infobae
Foto: El País
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