Människor som lär sig nya koncept kan ofta generalisera framgångsrikt från bara ett enda exempel, men maskininlärning algoritmer kräver vanligtvis tiotals eller hundratals exempel för att utföra med liknande noggrannhet. Människor kan också använda lärda begrepp på rikare sätt än konventionella algoritmer-för handling, fantasi, och förklaring. Vi presenterar en beräkningsmodell som fångar dessa mänskliga inlärningsförmågor för en stor klass av enkla visuella begrepp: handskrivna tecken från världens alfabet. Modellen representerar begrepp som enkla program som bäst förklarar observerade exempel under ett Bayesiskt kriterium. När det gäller en utmanande end-shot-klassificeringsuppgift uppnår modellen prestanda på mänsklig nivå samtidigt som den presterar bättre än den senaste tidens metoder för djupinlärning. Vi presenterar också flera "visuella Turing tester" som undersöker modellens kreativa generalisering förmågor, som i många fall är oskiljaktiga från mänskligt beteende. D espite anmärkningsvärda framsteg inom artificiell intelligens och maskininlärning, två aspekter av mänsklig konceptuell kunskap har undvikit maskinsystem. För det första, för de flesta intressanta typer av naturliga och konstgjorda kategorier, kan människor lära sig ett nytt koncept från bara en eller en handfull exempel, medan standardalgoritmer i maskininlärning kräver tiotals eller hundratals exempel för att utföra på liknande sätt. Till exempel kan människor bara behöva se ett exempel på ett nytt tvåhjuligt fordon (Fig. 1A ) för att förstå gränserna för det nya konceptet, och även barn kan göra meningsfulla generaliseringar via "en-shot lärande" (1-3). Däremot är många av de ledande strategierna inom maskininlärning också de mest datahungriga, särskilt "djupt lärande" modeller som har uppnått nya prestandanivåer på objekt- och taligenkänningsriktmärken (4-9). För det andra, människor lär sig rikare representationer än maskiner gör, även för enkla begrepp (Fig. 1B), använda dem för ett bredare utbud av funktioner, inklusive (Fig. 1 ii) skapa nya exemplar (10), (Fig. 1, iii) tolka objekt i delar och relationer (11), och (Fig. 1 iv) Skapa nya abstrakta kategorier av objekt baserade på befintliga kategorier (12, 13). Däremot utför de bästa maskinklassificeringarna inte dessa ytterligare funktioner, som sällan studeras och vanligtvis kräver specialiserade algoritmer. En central utmaning är att förklara dessa två aspekter av konceptinlärning på mänsklig nivå: Hur lär sig människor nya begrepp av bara ett eller några exempel? Och hur kan människor lära sig sådana abstrakta, rika och flexibla framställningar? En ännu större utmaning uppstår när man sätter ihop dem: Hur kan inlärning lyckas med sådana glesa data men ändå också frambringa sådana rika representationer? För alla teorier om
Få bilder på att lära sig. Få-shot lärande syftar till att lära sig en ny uppgift med mycket få exempel REF.
Human-level concept learning through probabilistic program induction
{'venue': 'Science', 'journal': 'Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}