RI Seminar: Aran Nayebi : Using Embodied Agents to Reverse-Engineer Natural Intelligence
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Aran Nayebi(CMU)는 AI 에이전트를 어렵고 생태학적으로 현실적인 작업을 수행하도록 훈련시키면, 뇌 데이터에 맞추려고 하지 않아도 뇌의 좋은 모델이 된다고 주장합니다. 그의 실험실 결과에 따르면, 대조적 자기 감독, 비디오의 잠재적 미래 예측, 경로 통합, 월드 모델 진전 호기심이 쥐, 원숭이, 제브라피시의 신경 기록과 가장 잘 일치하며, 그는 현재의 대규모 사전 훈련된 모델...