Making Algorithms More Like Kids: What Can Four-Year-Olds Do That AI Can’t?

Monday | July 22, 2019 – Bellissima presentazione e, ottimamente e semplicemente, riassunta in un
articolo di Singularity, fatta da Alison Gopnik all’International Conference of Machine Learning. Nella presentazione Gopnik spiega perché un l’intelligenza di un bambino di quattro anni è più performante di una super A.I e di conseguenza indica la strada da seguire per migliorare l’apprendimento dei sistemi intelligenti. Il tutto si potrebbe riassumere in tre parole chiave: immaginazione, metodo e curiosità.
Quella che noi chiamiamo immaginazione Gopnik la definisce “modello generativo” ed è quello che permette di ottenere buoni risultati partendo da pochi dati. Oltre a questo Gopnik punta sul metodo ed evidenzia che i bambini hanno una capacità di ragionamento che sfrutta in modo avanzatissimo le tecniche bayesiane (che by-the-way dovrebbero essere alla base di qualsiasi chatbot specialistico degno di questo nome). In ultimo, la parola che mi piace di più: curiosità. E’ questa, cito letteralmente che fa
vincere la partita. Cito letteralmente: “La curiosità può uccidere il gatto, ma nella giusta situazione, può consentire ai bambini di vincere la partita, identificando le regole che gli adulti perdono evitando qualsiasi azione che potrebbe comportare una punizione”.

Beautiful presentation, very well and simply summarized in a Singularity’s article, by Alison Gopnik at the International Conference of Machine Learning. In the presentation, Gopnik explains why the intelligence of a four-year-old child is more powerful than a super-AI and indicates the path to follow to improve the learning of intelligent systems. All this could be summarized in three key words: imagination, method and curiosity.
What we call imagination, Gopnik defines it as a “generative model” and it is what allows us to obtain good results starting from a few data. In addition to this, Gopnik focuses on the method and highlights that children have a reasoning ability that uses Bayesian techniques (which, by-the-way, should be the basis of any specialized chatbot worthy of the name) in a very advanced way.
Finally, the word I like best: curiosity. It is this “that makes the game win”. I quote literally: ” Curiosity may kill the cat, but in the right situation, it can allow children to win the game by identifying rules that adults miss by avoiding any action that might result in punishment.”.
My personal closure to the article and to the presentation is that while “generative models” and “Bayesian techniques” are words that we can also relegate to the world of “technicians”, curiosity cannot be relegated only to this world. And the lack of curiosity or, more broadly, the possibility of experimenting and making mistakes, is what in Italy is killing the AI. (while the cat is fine).

Making Algorithms More Like Kids: What Can Four-Year-Olds Do That AI Can’t?
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