Nowa perspektywa na temat nauki języka u dzieci z wykorzystaniem modeli AI
Badacze od lat spierają się na temat tego, w jaki sposób dzieci uczą się języka. Jedni uważają, że niemowlęta rodzą się jako „czyste kartki”, które po prostu uczą się języka na podstawie doświadczeń – słysząc, widząc i bawiąc się ze światem. Inni twierdzą, że doświadczenie to za mało i że mózgi niemowląt muszą być genetycznie zaprogramowane, aby nauka języka była łatwa.
Model AI, tak jak GPT-4, nie jest w stanie zakończyć tej debaty. Sposób, w jaki te modele uczą się języka – przeszukując ogromne ilości danych tekstowych z milionów stron internetowych – jest diametralnie różny od doświadczeń bełkoczących niemowląt.
Zespół naukowców z Uniwersytetu Nowojorskiego zbadał to pytanie, trenując model AI na podstawie doświadczeń jednego niemowlęcia. Przez okres od szóstego do dwudziestego piątego miesiąca życia, małe dziecko o imieniu Sam nosiło na głowie kamerę zamocowaną na opasce. Przez godzinę w tygodniu – około 1% swojego czasu czuwania – kamera rejestrowała wszystko, co widział i słyszał podczas zabawy, spacerów w parku i interakcji z kotami. Nagrania wideo i zapisane dźwięki zostały przekazane do modelu AI, który został zoptymalizowany, aby rozpoznawał, że obrazy i słowa występujące jednocześnie są ze sobą powiązane, ale poza tym pozostawiono mu swobodę rozumienia zamieszania kolorów i mowy, które Sam doświadczał.
Mimo ograniczonej ilości danych treningowych, AI było w stanie rozpoznać obiekty i nauczyć się odpowiednich słów. Naukowcy przetestowali model, prosząc go o identyfikację przedmiotów, które Sam widział wcześniej, takich jak krzesło z domu lub jeden z jego zabawek. Podając mu cztery opcje do wyboru, model poprawnie wybrał słowo w 62% przypadków, co znacznie przekracza szansę na odgadnięcie, wynoszącą 25%. Ku zaskoczeniu badaczy, model był także w stanie rozpoznawać krzesła i piłki, których Sam nigdy wcześniej nie widział. AI nauczyło się co najmniej 40 różnych słów, jednak daleko mu było jeszcze do dorównania słownictwu i umiejętności językowych Sama na koniec eksperymentu.
Publikacja naukowa w czasopiśmie Science sugeruje, że do dopasowania słów do obiektów może wystarczyć nauka poprzez doświadczenie. Sceptycy jednak wątpią, czy AI byłoby w stanie nauczyć się abstrakcyjnych rzeczowników czy czasowników oraz jak podobne są procesy nauki. Zagadka nabycia języka pozostaje niewyjaśniona.
Nowa perspektywa na temat nauki języka u dzieci z wykorzystaniem modeli AI
W artykule przedstawiono badania naukowe dotyczące nauki języka u dzieci z wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji (AI). Badacze podzielają się różnymi opiniami na temat tego, w jaki sposób dzieci uczą się języka. Jedni uważają, że dziecko rodzi się jako „czysta kartka” i nauka języka opiera się na doświadczeniach, takich jak słyszenie, widzenie i interakcje z otoczeniem. Inni twierdzą, że istnieje genetyczne zaprogramowanie mózgu niemowlęcia, które ułatwia naukę języka.
Model AI, taki jak GPT-4, nie jest w stanie definitywnie odpowiedzieć na to pytanie. Model AI uczy się języka poprzez analizę ogromnych ilości danych tekstowych z internetu, co jest kompletnie różne od doświadczeń niemowląt.
Zespół naukowców z Uniwersytetu Nowojorskiego przeprowadził badania, używając modelu AI, którego uczyli na podstawie doświadczeń jednego niemowlęcia. Niemowlę, o imieniu Sam, miało na głowie kamerę, która rejestrowała to, co dziecko widziało i słyszało podczas zabawy, spacerów i interakcji z otoczeniem, od szóstego do dwudziestego piątego miesiąca życia. Następnie nagrania wideo i dźwięki zostały przekazane do modelu AI, który został zoptymalizowany do rozpoznawania powiązań między obrazami a słowami, ale pozostawiono mu swobodę interpretacji innych aspektów, takich jak kolory czy zamieszanie w mowie, które Sam doświadczał.
Mimo niewielkiej liczby danych treningowych, AI było w stanie rozpoznać obiekty i nauczyć się odpowiednich słów. Model został przetestowany przez badaczy, którzy prosili go o identyfikację przedmiotów, które Sam wcześniej widział, takich jak krzesło z domu lub jedna z zabawek. Model poprawnie wybrał odpowiednie słowo w 62% przypadków, co jest znacznie więcej niż szansa na odgadnięcie, wynosząca 25%. Co ciekawe, model był także w stanie rozpoznawać krzesła i piłki, których Sam nigdy wcześniej nie widział. Model nauczył się co najmniej 40 różnych słów, ale jego słownictwo i umiejętności językowe wciąż było dalekie od tego, czego Sam nauczył się pod koniec eksperymentu.
Publikacja naukowa w czasopiśmie Science sugeruje, że nauka poprzez doświadczenie może wystarczyć do dopasowania słów do obiektów. Jednak sceptycy wciąż podważają, czy AI byłoby w stanie nauczyć się bardziej abstrakcyjnych słów, takich jak rzeczowniki i czasowniki, oraz jak podobne są procesy nauki. Zagadka nabycia języka pozostaje wciąż niewyjaśniona.
Ważne definicje:
– Model AI (sztucznej inteligencji): technologia, która pozwala komputerom na naukę i podejmowanie decyzji na podstawie analizy danych.
– GPT-4: jeden z modeli sztucznej inteligencji wykorzystywanych do przetwarzania języka naturalnego.
Sugerowane powiązane linki:
– Uniwersytet Nowojorski
– Czasopismo Science
The source of the article is from the blog papodemusica.com