Исследователи из Университета Джонса Хопкинса выяснили, что ИИ, похожие на человеческий мозг, могут распознавать изображения без обучения на новых данных. Исследование, опубликованное в Nature Machine Intelligence, ставит под сомнение подход, который предпочитает массовое обучение. Это требует много времени, энергии и денег.
В ходе исследования ученые изменили три основных типа нейронных сетей. Только изменения в сверточных сетях привели к заметным улучшениям. Новые модели показывали реакции мозга, похожие на реакции людей и обезьян. Удивительно, но даже без обучения эти сети показывали результаты, сопоставимые с традиционными системами, обученными на миллиардах изображений.
Полученные данные говорят о том, что правильная архитектура может помочь быстрее и эффективнее обучать ИИ. Исследовательская группа уже разрабатывает алгоритмы, вдохновленные биологией, которые могут изменить будущее глубокого обучения.
