Po mnoho let diskutovali lingvisté o tom, jak děti získávají jazyk. Někteří tvrdí, že děti se narodí jako „prázdné tabulky“ a jazyk získávají pouze skrze zkušenosti, zatímco jiní tvrdí, že mozky kojenců mají vrozený mechanismus, který usnadňuje jazykovou akvizici.
Modely AI, jako GPT-4, tuto debatu zatím definitivně nevyřešily. Jejich přístup k učení jazyka, který zahrnuje procházení obrovských množství textových dat z internetu, se značně liší od způsobu, jakým se malé děti učí skrze smyslový průzkum a interakce se světem.
Nicméně tým vědců na New York University se pokusil rozptýlit tento problém tím, že trénoval AI model s využitím zkušeností jednoho batolata jménem Sam. Mezi šesti a 25 měsíci nosil Sam na hlavě kameru po dobu jedné hodiny týdně, zachycující jeho vizuální a sluchový vstup při hraní, pobíhání v parku a interakci se svými kočkami. Nahrávané záběry a transkribovaný zvuk byly následně použity k tréninku AI modelu.
Navzdory omezeným tréninkovým datům, AI model projevil pozoruhodné schopnosti. Byl schopen identifikovat objekty a stanovit asociace s odpovídajícími názvy. Pro otestování výkonu modelu vědci předložili objekty, se kterými se Sam setkal dříve, jako je židle z jeho domova nebo jedna z jeho hraček. Úžasně, model správně identifikoval objekt ze seznamu čtyř možností 62% času, překonávajíc tak náhodnou šanci 25%. Navíc byl AI model schopen identifikovat i židle a míče, se kterými se Sam nikdy nesetkal.
Zatímco AI model se naučil přibližně 40 různých slov, stále zaostávalo za Samovým slovníkem a jazykovými schopnostmi ke konci experimentu. Tento zjištění přivedlo vědce k tvrzení, že učení pouze zkušenostmi může být postačující pro mapování slov na objekty. Skeptici však zůstávají skeptičtí. Počítají modelu s jeho schopností učit se abstraktní podstatná jména nebo slovesa a kladou pochybnosti o porovnatelnosti učících se procesů mezi AI a lidskými batolaty.
Tajemství jazykové akvizice trvá, nechávajíce vědce toužit pokračovat ve svých šetřeních. Další studie mohou odhalit do jaké míry se zkušenosti a vrozené kognitivní schopnosti prolínají v složitém procesu učení jazyka.
Časté dotazy:
Dotaz: Co je GPT-4?
Odpověď: GPT-4 je AI model, který se učí jazyk analýzou obrovského množství textových dat z internetu.
Dotaz: Jak vědci na New York University trénovali AI model?
Odpověď: Vědci trénovali model pomocí záznamů a transkribovaného zvuku od batolata jménem Sam, který nosil kameru na hlavě k zachycení svých zkušeností.
Dotaz: Jaké byly schopnosti AI modelu?
Odpověď: Navzdory omezeným tréninkovým datům byl AI model schopen identifikovat objekty a spojovat je s odpovídajícími názvy.
Dotaz: Jak dobře si vedl AI model při identifikaci objektů?
Odpověď: AI model správně identifikoval již dříve viděné objekty 62% času, překonávajíc tak náhodnou šanci 25%.
Dotaz: Naučil se AI model slova pro objekty, se kterými se Sam nikdy nesetkal?
Odpověď: Ano, AI model byl schopen identifikovat objekty, jako jsou židle a míče, které Sam nikdy neviděl.
Dotaz: Podařilo se AI modelu dosáhnout stejného slovníku a jazykových schopností jako Sam?
Odpověď: Ne, AI model zaostával za slovníkem a jazykovými schopnostmi lidského batolata Sama ke konci experimentu.
Zdroje:
– The Economist: https://www.economist.com
Pro další pohled na téma diskutované v článku, se podíváme na predikce průmyslu a trhu, stejně jako na problémy spojené s učením jazyka AI a jeho důsledky pro průmysl nebo produkt.
Průmysl učení jazyka AI zažil v posledních letech významný růst, poháněný pokroky v zpracování přirozeného jazyka a strojovém učení. Podle tržního výzkumného společnosti MarketsandMarkets se očekává, že trh AI ve vzdělávání, který zahrnuje aplikace pro učení jazyka, dosáhne do roku 2025 částky 3,7 miliardy dolarů s roční mírou růstu 47,0% od roku 2020 do roku 2025. Tato predikce poukazuje na rostoucí poptávku po AI založených aplikacích pro učení jazyka.
Jedním z klíčových problémů spojených s učením jazyka AI je debata ohledně účinnosti AI modelů ve srovnání s lidskou jazykovou akvizicí. Zatímco AI modely, jako GPT-4, dokážou zpracovat obrovské množství textových dat a naučit se asociace mezi slovy a objekty, jejich učící se přístup se liší od smyslového průzkumu a interakcí, kterými se angažují malé děti. To vyvolává otázky ohledně srovnatelnosti učících se procesů AI s těmi lidskými batolaty a do jaké míry mohou AI modely skutečně pochopit složitosti jazyka.
Dále existují obavy o limity AI modelů v učení se abstraktním podstatným jménům a slovesům, které jsou klíčovými složkami rozvoje jazyka. Zatímco se AI model ve studii naučil přibližně 40 různých slov, stále nedosáhl na úroveň slovníku a jazykové schopnosti lidského batolatka, Sama. To naznačuje, že mohou existovat vrozené konceptuální a kontextové nuance v učení jazyka, které jsou pro AI modely náročnější k pochopení.
Důsledky těchto zjištění pro průmysl nebo produkt jsou dvojí. Na jedné straně, AI modely pro učení jazyka mají velký potenciál pro asistenci při jazykové akvizici tím, že mapují slova na objekty založené na zkušenostech. To může být cenné v vzdělávacích prostředích, kde mohou AI podporované aplikace pro učení jazyka doplňovat tradiční metody poskytováním personalizovaných a interaktivních zážitků pro učení jazyka.
Na druhé straně, limity AI modelů v plném replikování lidské jazykové akvizice zdůrazňují důležitost začlenění různých přístupů k učení a zohledňování unikátních kognitivních schopností lidí. Tato zjištění mohou inspirovat další výzkum a vývoj v průmyslu s cílem překlenout propast mezi AI modely pro učení jazyka a lidskou jazykovou akvizicí.
Pro více informací o průmyslových a tržních předpovědích týkajících se učení jazyka AI můžete nahlédnout do článku The Economist na toto téma: The Economist: AI Language Learning.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl