【CNMO新闻】近期，艾莉森・戈普尼克在斯坦福人类中心人工智能研究所赞助的一个活动小组讨论中表示，人工智能系统已经具备运用原始数据，根据所有信息做出预测的能力。但这位研究教授说，人工智能并不擅长根据少量数据来进行推广，也不善于自己收集数据来进行概括和根据周围其他智能实体的线索来了解世界。
但她说，婴幼儿在以上所有方面都表现的相当出色，“所以模型建构、探索、社会学习这三件事情，是孩子们进行学习的一些方式，而这些能够帮助人工智能的起步，这些躺在婴儿床中的科学家，通过早期学习告诉我们什么是智慧。”
人工智能
人工智能研究人员已经在使用戈普尼克等心理学专家发现的儿童学习和应用方式，戈普尼克本人正在与她所在大学的研究人员合作，开发出像孩子一样充满好奇的人工智能系统。她表示，它们被设计出来的目的是自主进行数据收集。
Alphabet人工智能实验室联合创始人Demis Hassabis表示，在过去的五到十年里，人工智能研究如此迅速地发展的关键原因之一，在于他们需要设计一个实际的课程，一个系统的教学计划。在这一前提下，DeepMind与戈普尼克保持同一阵线。他们没有希望系统能够立即掌握任务的内容，但系统必须掌握如何完成这些任务的步骤。
以孩子们的大脑发展方式为出发点，对人工智能进行模式化，使该技术可以更加高效。斯坦福大学人工智能学语言学和计算机科学教授克里斯・曼宁表示，这种类似孩子的人工智能系统可能不依赖于庞大的数据集和大量的计算能力来理解世界，而是依赖于更少的数据和能力。
