Kunstig intelligens (AI) og evnen til at lære sprog har længe været genstand for fascination og forskning. Mens AI-modeller har gjort betydelige fremskridt på forskellige områder, er der stadig meget at udforske, når det kommer til sprogindlæring. Mennesker, især småbørn, besidder en medfødt evne til at lære sprog ud fra meget få eksempler, en præstation som AI-modeller stadig kæmper med. Men hvad hvis vi kunne træne AI til at lære mere effektivt, mere som et lille barn?
Dette spørgsmål motiverede kognitionsforsker Brenden Lake fra New York University til at igangsætte et unikt eksperiment med sin datter Luna. Allerede syv måneder gammel begyndte Luna at bære en hot-pink hjelm med et kamera på toppen, der optog alt, hvad hun så og hørte. Optagelserne ville give værdifulde data til Lakes forskning i træning af AI-modeller. Lunas deltagelse var en del af BabyView-studiet, et projekt ledet af Stanford University, der sigter mod at forstå, hvordan små børn opsamler sprog i et hurtigt tempo.
Tanken om at optage spædbørns oplevelser af forskningsmæssige formål er ikke helt ny. I starten af 2010’erne besluttede udviklingspsykolog Michael Frank, også fra Stanford, sammen med sine kolleger at bruge hovedkameraer på deres egne babyer for at følge deres udvikling. Dataene indsamlet fra disse første babyer, og senere udvidet med flere deltagere, udgjorde et forskningsdatasæt kaldet SAYCam. Byggende på denne foundation lancerede Frank BabyView-studiet med forbedret teknologi og større ambitioner.
Lake så det enorme potentiale i at bruge SAYCam-korpuset til at træne AI-modeller. Et studie fra hans gruppe på NYU viste lovende resultater, idet det blev demonstreret, at AI-modeller trænet på blot 61 timers videomateriale kunne klassificere objekter nøjagtigt. Disse modeller kunne endda danne deres egne kategorier eller grupper af ord, der spejlede de tidlige stadier af sprogindlæring hos småbørn.
Det er vigtigt at bemærke, at de AI-modeller, der bruges i disse studier, langt fra kan replikere den komplekse proces, som småbørn faktisk lærer af. De trænes ved hjælp af bidder af video og tekst, der mangler den sande sensoriske oplevelse af en fysisk verden. Ikke desto mindre tjener disse undersøgelser som en proof of concept og åbner op for nye muligheder for at udforske sprogindlæring.
En af de mest spændende aspekter af denne forskning er muligheden for at udstyre AI-modeller med strategier, som småbørn viser i laboratorieeksperimenter. Når de præsenteres for et nyt ord, viser små børn en medfødt evne til at generalisere og forstå dets betydning. Ved at inkorporere lignende strategier i AI-modeller kan vi muligvis forbedre deres effektivitet og virkning i sprogindlæring.
Mens resultaterne af disse studier er lovende, er der stadig meget arbejde, der skal gøres. AI-modeller trænet på små procenter af et babys audiovisuelle oplevelse kan klassificere objekter til en vis grad, men deres samlede nøjagtighed efterlader plads til forbedring. Forskere som Lake er ivrige efter at udforske yderligere muligheder, såsom at forsyne AI-modeller med mere data eller finde alternative læringsmetoder.
Potentielle anvendelser af AI trænet på en måde, der ligner småbørn, er omfattende. Fra forbedring af sprogindlæringsprogrammer til at styrke oversættelseskapaciteterne er mulighederne uendelige. Mens teknologien fortsætter med at udvikle sig, og vores forståelse af sprogindlæring bliver dybere, kan vi snart være vidner til betydelige fremskridt inden for AIs evne til at lære og forstå sprog.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve