В ходе исследования команда ученых представила новый подход к обучению систем искусственного интеллекта (ИИ), который основывается на том, как дети воспринимают объекты и лица в различных условиях. В первые два года жизни дети сталкиваются с ограниченным набором объектов, но с множеством различных ракурсов и освещения. Это вдохновило исследователей на создание алгоритма контрастивного обучения, который учитывает пространственное положение объектов, что позволяет ИИ более эффективно распознавать визуальные паттерны.
Модели, обученные по новому методу, показали улучшение производительности до 14.99% по сравнению с базовыми моделями. Это открывает новые горизонты для разработки ИИ, способного адаптироваться к незнакомым средам, что особенно актуально для автономных роботов с ограниченными ресурсами.