В последние годы лингвисты активно спорят о том, как дети усваивают язык. Одни утверждают, что младенцы рождаются как «чистые доски» и учатся языку исключительно через опыт, в то время как другие утверждают, что у мозгов младенцев есть врожденный механизм, который облегчает усвоение языка.
Искусственные модели интеллекта, такие как GPT-4, пока не окончательно решили этот спор. Их подход к изучению языка, который включает в себя анализ огромного объема текстовых данных из интернета, сильно отличается от того, как дети учатся через чувственное восприятие и взаимодействие с миром.
Однако команда ученых из Нью-Йоркского университета попыталась пролить свет на этот вопрос, обучив искусственную модель на основе опыта одного младенца по имени Сэм. В возрасте от шести до 25 месяцев Сэм носил камеру на голове в течение одного часа в неделю, фиксируя свои визуальные и слуховые впечатления, когда он играл, бегал по парку и общался со своими домашними котами. Записанные кадры и транскрибированный аудиоматериал затем использовались для обучения искусственной модели.
Несмотря на ограниченные обучающие данные, искусственная модель продемонстрировала выдающиеся способности. Она могла определять объекты и устанавливать ассоциации с их соответствующими метками. Чтобы проверить производительность модели, исследователи представили ей объекты, с которыми ранее встречался Сэм, такие как стул из его дома или один из его игрушечных мячей. Удивительно, модель правильно идентифицировала объект из списка из четырех вариантов на 62% времени, превышая случайный шанс на уровне 25%. Кроме того, искусственная модель также могла определять стулья и мячи, с которыми Сэм никогда не встречался.
Хотя искусственная модель выучила примерно 40 различных слов, она все равно не смогла догнать словарный запас и языковые способности Сэма к концу эксперимента. Это обстоятельство заставило исследователей утверждать, что обучение только на основе опыта может быть достаточным для соотнесения слов с объектами. Однако скептики продолжают сомневаться. Они ставят под вопрос способность модели учить абстрактные существительные или глаголы и поднимают вопросы о сопоставимости процессов обучения между искусственным интеллектом и человеческими младенцами.
Тайна усвоения языка остается, и исследователи старательно продолжают свои исследования. Дополнительные изучения могут раскрыть, насколько опыт и врожденные когнитивные способности переплетаются в сложном процессе изучения языка.
**FAQ:**
**Q: Что такое GPT-4?**
**A:** GPT-4 – это искусственная модель, которая обучается языку, анализируя огромное количество текстовых данных из интернета.
**Q: Как ученые из Нью-Йоркского университета обучили искусственную модель?**
**A:** Ученые обучили модель посредством записей и транскрибированного аудио от маленького ребенка по имени Сэм, который носил камеру на голове для фиксации своего опыта.
**Q: Какие были возможности искусственной модели?**
**A:** Несмотря на ограниченные обучающие данные, искусственная модель могла идентифицировать объекты и связывать их с соответствующими ярлыками.
**Q: Насколько успешно искусственная модель выполняла идентификацию объектов?**
**A:** Искусственная модель правильно идентифицировала ранее виденные объекты в 62% случаев, превышая случайный шанс на уровне 25%.
**Q: Училась ли искусственная модель словам для объектов, с которыми не встречался Сэм?**
**A:** Да, искусственная модель смогла идентифицировать объекты, такие как стулья и мячи, которые ранее не видел Сэм.
**Q: Соответствовала ли искусственная модель словарному запасу и языковым способностям Сэма?**
**A:** Нет, искусственная модель не смогла догнать словарный запас и языковые способности человеческого младенца, Сэма, к концу эксперимента.
**Источники:**
— The Economist: www.economist.com
Чтобы дальше изучить тему, обсуждаемую в статье, давайте погрузимся в прогнозы отрасли и рынка, а также сопряженные с обучением языку с использованием искусственного интеллекта проблемы и их влияние на промышленность и продукт.
Индустрия обучения языку с применением искусственного интеллекта испытала значительный рост в последние годы, стимулируемая прогрессом в области обработки естественного языка и машинного обучения. По данным исследовательской фирмы MarketsandMarkets, мировой рынок искусственного интеллекта в образовании, включающий приложения для изучения языка, ожидается достичь $3.7 миллиарда к 2025 году с годовой ставкой роста в 47,0% с 2020 по 2025 годы. Этот прогноз подчеркивает возрастающий спрос на обучение языку с применением искусственного интеллекта.
Одной из ключевых проблем, связанных с обучением языку с использованием искусственного интеллекта, является спор о эффективности моделей искусственного интеллекта по сравнению с усвоением языка человеком. В то время как модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4, могут обрабатывать огромные объемы текстовых данных и учиться ассоциациям между словами и объектами, их подход к обучению отличается от чувственного восприятия и взаимодействия, в которые вовлечены дети. Это вызывает вопросы о сопоставимости процессов обучения искусственного интеллекта с процессами учения человеческих младенцев и о том, насколько модели искусственного интеллекта могут действительно понять сложности языка.
Более того, существуют опасения относительно ограничений моделей искусственного интеллекта в изучении абстрактных существительных и глаголов, которые являются важными составляющими развития языка. Хотя искусственная модель в исследовании смогла изучить примерно 40 различных слов, она не смогла полностью соответствовать словарному запасу и языковым способностям человеческого младенца, Сэма. Это указывает на то, что могут существовать врожденные концептуальные и контекстуальные нюансы в изучении языка, которые более сложно уловить для моделей искусственного интеллекта.
Импликации этих результатов для промышленности или продукта двойного характера. С одной стороны, модели искусственного интеллекта для обучения языку имеют большой потенциал для помощи в усвоении языка путем сопоставления слов с объектами на основе опыта. Это может быть ценно в образовательных учреждениях, где приложения для обучения языку на основе искусственного интеллекта могут дополнять традиционные методы, предоставляя персонализированные и интерактивные опыты в изучении языка.
С другой стороны, ограничения моделей искусственного интеллекта в полной репликации усвоения языка человеком подчеркивают важность внедрения различных методов обучения и учета уникальных когнитивных способностей людей. Эти результаты могут стимулировать дальнейшие исследования и разработки в отрасли для сокращения разрыва между моделями искусственного интеллекта для обучения языку и усвоением языка человеком.
Для получения дополнительной информации о прогнозах для отрасли и рынка, связанных с обучением языка с использованием искусственного интеллекта, вы можете обратиться к статье The Economist на тему: The Economist: AI Language Learning.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com