人工智能（AI）和学习语言的能力长期以来一直是引人入胜的研究课题。虽然AI模型在各个领域取得了显著进展，但在语言习得方面仍有许多值得探索的地方。人类，尤其是幼儿，具有从极少的示例中学习语言的天赋能力，这是AI模型仍在努力应对的挑战。但如果我们能够训练AI更高效地学习，更像一个幼儿呢？
这个问题激发了认知科学家布伦登·莱克（Brenden Lake）从纽约大学展开一项独特实验的动力，涉及到他的女儿露娜。在只有七个月大的时候，露娜开始戴着一个热粉色头盔，上面装有摄像头，记录她所见所闻的一切。这些影像资料为莱克研究培训AI模型提供了宝贵的数据。露娜的参与是斯坦福大学举办的BabyView研究项目的一部分，该项目旨在了解年幼儿童如何快速掌握语言。
为了研究目的记录婴儿的经历的概念并不是全新的。在2010年代初，同样来自斯坦福大学的发展心理学家迈克尔·弗兰克（Michael Frank）和他的同事决定在他们自己的孩子身上使用头戴式摄像头跟踪他们的成长。从这些最初的婴儿收集的数据，再后来通过更多参与者扩展，形成了一个名为SAYCam的研究数据集。基于这一基础，弗兰克推出了BabyView研究，采用了先进技术和更大的雄心。
莱克看到了使用SAYCam语料库来训练AI模型的巨大潜力。纽约大学他的团队的一项研究显示了令人期待的结果，表明仅使用61小时的视频资料训练的AI模型可以准确分类物体。这些模型甚至能够形成自己的类别或单词集群，反映出幼儿语言学习的早期阶段。
值得注意的是，这些研究中使用的AI模型远未复制幼儿实际学习语言的复杂过程。它们是使用视频和文本片段进行训练，缺乏对物理世界真实感官体验。然而，这些研究作为一个概念验证，并为探索语言习得开辟了新的途径。
这项研究最具吸引力的方面之一是将幼儿在实验室实验中展示的策略整合到AI模型中的可能性。在面对一个新词时，幼儿展现出归纳和理解其含义的本能能力。通过将类似策略融入AI模型中，我们可能能够提高它们在语言学习中的效率和效果。
虽然这些研究的结果令人鼓舞，但仍有许多工作需要进行。训练只占婴儿视听经历的一小部分的AI模型可以在一定程度上分类物体，但它们的整体准确性还有待提高。莱克等研究人员渴望探索更多可能性，比如为AI模型提供更多数据或寻找替代的学习方法。
使用类似幼儿学习方式训练的AI的潜在应用广泛。从改进语言学习计划到增强翻译能力，可能性无穷尽。随着技术的不断进步和我们对语言习得的理解加深，我们可能很快会见证人工智能学习和理解语言能力的重大突破。
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