مختبر الذكاء الاصطناعي في ستانفورد يقترح نموذج العالم بدون عينات، يقلل الفجوة بين تعلم الرؤية لدى الذكاء الاصطناعي والأطفال البشر.

أخبار ME، 15 أبريل (بتوقيت UTC+8)، أشار مختبر ستانفورد للذكاء الاصطناعي (StanfordAILab) مؤخرًا إلى أن كمية البيانات اللازمة لتحقيق القدرات البصرية لأحدث نماذج الذكاء الاصطناعي تتجاوز بكثير عدد الأطفال البشريين بمراحل متعددة. ولتقليل هذا الفارق، اقترح الباحثون طريقة تسمى نموذج العالم بدون تدريب مسبق (Zero-shot World Model، ZWM). حققت هذه الطريقة تقدمًا ملحوظًا، حيث وصل نموذج BabyZWM إلى مستوى أداء يقارب مستوى معيار غير مذكور بشكل واضح، وذلك باستخدام بيانات من منظور شخصي لطفل واحد فقط أثناء التدريب. (المصدر: InFoQ)