Onderzoekers zeggen dat kunstmatige intelligentie (AI) nu superieur is aan menselijke intelligentie in gesuperviseerd leren met behulp van enorme hoeveelheden gelabelde gegevens om specifieke taken uit te voeren. Echter, het wordt als moeilijk beschouwd om menselijke intelligentie te realiseren met alleen gesuperviseerd leren, omdat niet alle gesuperviseerde labels kunnen worden verkregen voor alle sensorische informatie die robots nodig hebben.

Hier, Tomoaki Nakamura van UEC, Tokio, en collega's doen onderzoek naar de realisatie van robots die kennis kunnen vergaren op een manier die vergelijkbaar is met de mens.

Hiertoe, de onderzoeker vindt het belangrijk dat robots hun omgeving begrijpen door hun eigen zintuiglijke informatie op een ongecontroleerde manier te structureren.

Onlangs, Nakamura stelde een algoritme voor waarmee robots concepten en taal kunnen leren. De robots halen multimodale informatie uit objecten en linguïstische informatie door met anderen te communiceren. Met behulp van deze informatie, het algoritme stelt robots in staat om objectconcepten te vormen en talen te leren. Bovendien, concepten die door robots worden geleerd met behulp van dit algoritme worden vergeleken met de bijbehorende menselijke concepten en de overeenkomsten daartussen worden getoond.

Nakamura heeft ook een methode voorgesteld voor robots om bewegingen te leren door menselijke bewegingen te observeren. Aanvullend, met deze methode kunnen robots de regels van interactie leren door menselijke interactie te observeren.

"Door dit onderzoek Ik zou robots willen ontwikkelen zoals mensen, " zegt Nakamura. "Bovendien, Ik geloof dat dit onderzoek zal leiden tot een beter begrip van menselijke intelligentie."