寶寶在看哪裡?自動化嬰幼兒眼動數據標註系統

當今的電腦計算機可能尚無法自主進行研究、提出理論,但卻能夠有效率地幫忙收集資料、解決過去進行研究時所遇到的瓶頸。過去進行嬰兒行為相關研究時,總是會因為參與者稀少、數據分析、標示的人力成本過高,導致研究窒礙難行,但Erel等人在2023年的最新研究,開發出了一個可以自動化標註嬰兒眼動軌跡的系統,此系統雖然在某些條件下仍會有誤判的情況,但整體而言的準確率已經近似人類標註者。這項電腦視覺技術使得心理學家們得以安心透過網路平臺招募參與者,並使用電腦軟體協助判讀,降低人力成本,有效解決過往進行實驗時所遭遇的困境。

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賦予AI人類直覺

那種能實際理解人類語言與邏輯,並依據已知背景知識作出推論的人工智能,早已為多數電腦科學家所拋棄。取而代之的,是由大量資料所訓練出的機器學習AI。這些AI缺乏將所習得規則套用在其他情境的缺點,使得一批認知發展學家重新思考人工智能的未來發展方向。

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