Kunstig intelligens (AI) og evnen til å lære språk har lenge vært gjenstand for fascinasjon og forskning. Mens AI-modeller har gjort betydelige fremskritt på ulike områder, er det fortsatt mye å utforske når det gjelder språkopplæring. Mennesker, spesielt småbarn, har en medfødt evne til å lære språk ut fra svært få eksempler, noe som er vanskelig for AI-modeller. Men hva om vi kunne trene AI til å lære mer effektivt, mer som et småbarn?
Dette spørsmålet motiverte kognitiv forsker Brenden Lake fra New York University til å gjennomføre et unikt eksperiment med datteren Luna. Allerede syv måneder gammel begynte Luna å bruke en knallrosa hjelm med et kamera på toppen, som fanget alt hun så og hørte. Denne opptakene ville gi verdifull data for Lakes forskning om å trene AI-modeller. Lunas deltakelse var en del av BabyView-studien, et prosjekt drevet av Stanford University, som har som mål å forstå hvordan små barn plukker opp språk i raskt tempo.
Konseptet med å registrere små barns opplevelser for forskningsformål er ikke helt nytt. På begynnelsen av 2010-tallet bestemte utviklingspsykologen Michael Frank, også ved Stanford, sammen med sine kolleger, seg for å bruke hodekameraer på egne barn for å følge utviklingen deres. Dataene samlet inn fra disse første barna, og senere utvidet med flere deltakere, dannet en forskningsdatasett kalt SAYCam. Bygd på denne grunnsteinen lanserte Frank BabyView-studien med forbedret teknologi og større ambisjoner.
Lake så det enorme potensialet i å bruke SAYCam-korpset til å trene AI-modeller. En studie fra hans gruppe ved NYU viste lovende resultater, og demonstrerte at AI-modeller trent på kun 61 timers videomateriale kunne klassifisere objekter nøyaktig. Disse modellene kunne også danne sine egne kategorier eller klynger av ord, som speilet de tidlige stadiene av språklæring hos småbarn.
Det er viktig å merke seg at AI-modellene brukt i disse studiene er langt fra å replikere den komplekse prosessen med hvordan småbarn faktisk lærer. De er trent ved å bruke biter av video og tekst, uten den sanne sensoriske opplevelsen av en fysisk verden. Imidlertid tjener disse studiene som et bevis på konseptet og åpner nye veier for å utforske språkopplæring.
En av de mest fascinerende aspektene ved denne forskningen er muligheten til å utstyre AI-modeller med strategier som småbarn viser i labforsøk. Når de blir presentert for et nytt ord, viser små barn en instinktiv evne til å generalisere og forstå betydningen av det. Ved å inkorporere lignende strategier i AI-modeller, kan vi kanskje forbedre effektiviteten og effektiviteten deres i språklæring.
Mens resultatene av disse studiene er lovende, gjenstår det mye arbeid. AI-modeller trent på små prosentandeler av et barns audiovisuelle opplevelse kan klassifisere objekter til en viss grad, men deres samlede nøyaktighet etterlater rom for forbedringer. Forskere som Lake er ivrige etter å utforske ytterligere muligheter, som å gi AI-modeller mer data eller finne alternative læringsmetoder.
Potensielle anvendelsesområder for AI trent på en måte som ligner småbarn er omfattende. Fra å forbedre språkopplæringsprogrammer til å styrke oversettelsesferdigheter, er mulighetene endeløse. Som teknologien fortsetter å utvikle seg og vår forståelse av språkopplæring blir dypere, kan vi snart være vitne til betydelige gjennombrudd i AI’s evne til å lære og forstå språk.
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl