cachorro-quente zero-shot

É fascinante (e engraçado) como algumas situações da minha vida como pai se relacionam com o meu trabalho. Eu amo isso.

Uma tarde, de manhã ou talvez à noite (o tempo se torna uma construção não linear com limites borrados para um novo pai), meu filho recém-nascido estava folheando um novo livro de tabuleiro.

Ela estava nessa idade quando começou a fazer barulhos e sons e sílabas, mas ainda não tinha muitas palavras saindo de sua boca. O livro era apenas uma coleção de fotos de animais, brinquedos e alimentos de diferentes tipos. Ela conhecia alguns deles e os chamava, como “A” para abacate, “BA” para banana, “M” para leite ou “KA” para vaca.

Ela continuou nomeando as fotos familiares até que viu a foto de um cachorro-quente. Ela olhou brevemente e disse: "yum-yum".

Nunca mostrei a ela a foto de um cachorro-quente ou deixei claro que ela pode comê-lo. Fiz questão e trabalhei duro para não deixá-la aprender sobre açúcar e junk food o máximo que pude. Você conhece a mesma luta que eu sei que terei com ela possuir um telefone celular ou nomear seu não-não favorito dos pais até que você perca miseravelmente e se torne um sim-por que-não.

Mais tarde, perguntei ao meu marido se ele já havia mostrado a ela o que era um cachorro-quente. Eu também não conseguia me lembrar de um desenho animado que ela assistisse que tivesse cachorros-quentes. Então, para todos os efeitos, ela nunca viu um cachorro-quente ou experimentou. Ela não poderia saber que era comestível e "yum-yum". Mas de alguma forma, ela fez. Ela sabia que era a comida que ela podia comer.

Na mesma semana, alguém de nossa equipe fez uma apresentação sobre um projeto em que estavam trabalhando, no qual usaram o aprendizado de tiro zero . E eu fiquei tipo, é isso. Minha filha acabou de demonstrar isso na vida real. Bingo! Acabei de descobrir como explicar o aprendizado de tiro zero para alguém que nunca ouviu falar dele.

Nós, como humanos, observamos o mundo ao nosso redor e descobrimos padrões sobre os quais construímos uma visão desse mundo. Somos limitados no que podemos ver, ouvir ou tocar. Algumas limitações são intrínsecas à nossa natureza humana (como os limites de nossas habilidades sensoriais), algumas são devidas à nossa idade e outras resultam do ambiente ao nosso redor. No entanto, apesar das limitações, ainda podemos reconhecer algo invisível como uma peça desse mundo e saber exatamente onde esse algo se encaixa no quebra-cabeça.

Os limites nos processos e estruturas que usamos para aprendizado de máquina e IA são semelhantes às limitações que encontramos como humanos ao aprendermos sobre este mundo. Os dados que usamos para treinar modelos de aprendizado de máquina, recursos computacionais e quantos exemplos poderíamos rotular realisticamente vêm com um teto de custo e escala. Sob essa luz, não é brilhante que algumas pessoas inteligentes tenham percebido que poderíamos emular nossa capacidade de categorizar e rotular (da melhor maneira possível) objetos nunca antes vistos e desenvolver toda uma série de modelos e métodos que acabariam resultando nesse conceito? de aprendizagem de tiro zero?

Mas, novamente, adoramos imitar a mãe natureza, não é? Cérebro → redes neurais, teoria evolutiva → algoritmos evolutivos …