Průmysl umělé inteligence (AI) a schopnost učit se jazykům byly dlouho předmětem fascinace a výzkumu. Zatímco modely AI dosáhly významného pokroku v různých oblastech, stále mnoho zůstává neprobádané, pokud jde o získávání jazyka. Lidé, zejména batolata, mají vrozenou schopnost učit se jazykům i z velmi mála příkladů, což je dovednost, kterou se modely AI stále potýkají. Ale co kdybychom mohli školit AI tak, aby se učila efektivněji, spíše jako dítě?
Tato otázka motivovala kognitivního vědce Brendena Lakea z New York University k provedení unikátního experimentu s jeho dcerou Lunou. Luna začala nosit růžovou přilbu s kamerou na vrchu, která zachycovala vše, co viděla a slyšela, když jí byly teprve sedm měsíců. Tyto záběry poskytly cenná data pro Lakeův výzkum trénování modelů AI. Účast Luny byla součástí studie BabyView, projektu prováděného na Stanford University, který si klade za cíl porozumět tomu, jak mladé děti rychle získávají jazyk.
Koncept zaznamenávání zážitků kojenců pro výzkumné účely není zcela nový. Na počátku 2010. let se vývojový psycholog Michael Frank, také ze Stanfordu, rozhodl spolu se svými kolegy použít kamerové helmy na svých vlastních dětech, aby sledovali jejich vývoj. Data získaná z těchto prvních dětí, později rozšířená o další účastníky, tvořila výzkumný soubor dat nazvaný SAYCam. Na základě tohoto základu Frank spustil studii BabyView s vylepšenou technologií a většími ambicemi.
Lake viděl obrovský potenciál v použití korpusu SAYCam k trénování modelů AI. Jedna studie z jeho skupiny na NYU přinesla slibné výsledky, když ukázala, že modely AI trénované jen na 61 hodin videa mohou přesně klasifikovat objekty. Tyto modely dokázaly dokonce vytvořit vlastní kategorie nebo shluky slov, napodobující tak počáteční fáze učení jazyka u batolat.
Je důležité zdůraznit, že modely AI používané v těchto studiích jsou stále daleko od toho, aby dokázaly napodobit složitý proces, jakým se skutečně děti učí. Jsou školeny pomocí útržků videa a textu, chybí jim skutečná senzorická zkušenost fyzického světa. Tyto studie však slouží jako důkaz konceptu a otevírají nové cesty k prozkoumávání získávání jazyka.
Jedním z nejzajímavějších aspektů této výzkumné práce je možnost vybavení modelů AI strategiemi, které batolata projevují v laboratorních experimentech. Když se jim představí nové slovo, malé děti projeví instinktivní schopnost generalizace a pochopení jeho významu. Začleněním podobných strategií do modelů AI bychom mohli zlepšit jejich efektivitu a účinnost při učení jazyka.
I když výsledky těchto studií jsou slibné, ještě je třeba odvést mnoho práce. Modely AI trénované na malých procentech audiovizuálních zážitků dítěte mohou objekty klasifikovat do určité míry, ale jejich celková přesnost nechává prostor pro zlepšení. Výzkumníci jako Lake jsou nadšeni možností zkoumat další možnosti, jako je poskytování modelům AI více dat nebo hledání alternativních metod učení.
Potenciální aplikace AI trénované v podobném stylu jako batolata jsou obrovské. Od zlepšení programů pro učení jazyků po posílení schopností překladu jsou možnosti nekonečné. Jak technologie pokračuje v rozvoji a naše poznání o získávání jazyka se prohlubuje, můžeme brzy sledovat významné průlomy v schopnosti AI učit se a porozumět jazyku.
Časté Dotazy (FAQ)
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info