İnsanlar transformers gibi mi öğreniyor? Neredeyse felsefi bir soru gibi görünse de, Pesnot Lerousseau ve Summerfield bunu titiz bir deneye dönüştürdü. Hem insanları (n = 530) hem de küçük transformatör ağları aynı kural öğrenme görevinde eğittiler, ardından tek bir değişkeni manipüle ettiler: eğitim örneklerinin istatistiksel dağılımı—tamamen çeşitli (her örnek benzersiz) ile yüksek derecede gereksiz (aynı öğeler tekrar tekrar edilen) kadar. Sonuç çarpıcı. Hem insanlar hem de transformers bu manipülasyona karşı neredeyse aynı hassasiyet gösterir. Çeşitli veriler üzerinde eğitim yapın ve öğrenenler kuralları yeni durumlara genelleştirir ("bağlam içi öğrenme"). Tekrarlı veriler üzerinde eğitim yaparlar ve belirli örnekleri ezberlerler ("ağırlık içi öğrenme"). Stratejiler arasındaki geçiş, hem biyolojik hem de yapay sistemlerde aynı kritik noktada (Zipf üsteli α ≈ 1) gerçekleşir. Hiçbiri ikisini de kolayca yapamaz—ta ki onlara çeşitlilik ve tekrarı karıştıran bileşik bir dağıtım verene kadar, o noktada hem insanlar hem de transformers "çift öğrenen" olur. Ama burada ayrılırlar: insanlar müfredattan faydalanır. Erken çeşitli örnekler sunarsanız, insanlar sonradan ezberleme yeteneğini kaybetmeden genelleştirilebilir kuralı keşfeder. Transformers ise buna karşılık felaket bir parazit yaşıyor—ikinci öğrendikleri şey önce olanı geçerli. Hem yapay zeka hem de eğitim için bunun bir anlamı: eğitim verisinin yapısı, içeriği kadar önemlidir. Ve transformerlar insan öğrenimiyle şaşırtıcı şekillerde eşleşse de, iyi tasarlanmış müfredatlardan faydalanmamızı sağlayan esneklikten hâlâ eksikler. Makale: