I årevis har lingvister deltaget i en intens debat om, hvordan børn lærer sprog. Nogle argumenterer for, at spædbørn fødes som “blanke tavler” og kun tilegner sig sprog gennem erfaring, mens andre hævder, at babyers hjerner besidder en iboende mekanisme, der letter sprogindlæring.
Kunstig intelligens-modeller som GPT-4 har ikke endegyldigt løst denne debat. Deres tilgang til sprogindlæring, som involverer gennemgang af massive mængder tekstdata fra internettet, adskiller sig væsentligt fra den måde, små børn lærer gennem sansemæssig udforskning og interaktion med verden.
Ikke desto mindre forsøgte et hold af forskere på New York University at kaste lys over denne sag ved at træne en AI-model ved hjælp af erfaringer fra en enkelt spæd ved navn Sam. Mellem seks og 25 måneders alderen bar Sam et hovedmonteret kamera i en time om ugen, og det optog hans visuelle og auditive input, mens han legede, hoppede rundt i parken og interagerede med sine katte. De optagede film og transskriberede lydfiler blev derefter brugt til at træne AI-modellen.
Trods de begrænsede træningsdata viste AI-modellen bemærkelsesværdige evner. Den var i stand til at identificere genstande og etablere associationer med deres tilhørende etiketter. For at teste modellens ydeevne præsenterede forskerne den for genstande, som Sam havde stiftet bekendtskab med før, såsom en stol fra hans hjem eller en af hans legetøjsbolde. Forbløffende nok identificerede modellen korrekt genstanden fra en liste på fire muligheder 62% af tiden, hvilket oversteg den tilfældige chance på 25%. Desuden kunne AI-modellen også identificere stole og bolde, som Sam aldrig havde stødt på.
Selvom AI-modellen lærte cirka 40 forskellige ord, nåede den stadig ikke op på niveau med Sams ordforråd og sprogfærdigheder ved forsøgets afslutning. Denne opdagelse fik forskerne til at hævde, at læring udelukkende baseret på erfaring muligvis er tilstrækkelig til at kortlægge ord til genstande. Dog forbliver skeptikere skeptiske. De stiller spørgsmålstegn ved modellens evne til at lære abstrakte navneord eller verber og rejser tvivl om sammenligneligheden mellem AI- og menneskebabyers indlæring.
Mysteriet om sprogindlæring fortsætter, og forskere er ivrige efter at fortsætte deres undersøgelser. Yderligere studier kan afsløre, i hvilken grad erfaring og medfødte kognitive evner fletter sig sammen i den komplekse sprogindlæringsproces.
#### FAQ:
Q: Hvad er GPT-4?
A: GPT-4 er en AI-model, der lærer sprog ved at analysere store mængder tekstdata fra internettet.
Q: Hvordan trænede forskerne på New York University AI-modellen?
A: Forskerne trænede modellen ved at bruge optagelser og transskriberede lydfiler fra et spædbarn ved navn Sam, der bar et hovedmonteret kamera for at registrere hans oplevelser.
Q: Hvad var AI-modellens evner?
A: På trods af begrænsede træningsdata kunne AI-modellen identificere genstande og associere dem med de rette etiketter.
Q: Hvor godt præsterede AI-modellen i genstandsidentifikation?
A: AI-modellen identificerede tidligere sete genstande korrekt 62% af tiden, hvilket oversteg den tilfældige chance på 25%.
Q: Lærte AI-modellen ord for genstande, som Sam aldrig havde stødt på?
A: Ja, AI-modellen kunne identificere genstande, såsom stole og bolde, som Sam aldrig havde set før.
Q: Matchede AI-modellen Sams ordforråd og sprogfærdigheder?
A: Nej, AI-modellen nåede ikke op på niveau med Sams ordforråd og sprogfærdigheder ved forsøgets afslutning.
Kilder:
– The Economist: www.economist.com
For at uddybe emnet diskuteret i artiklen, lad os se nærmere på industri- og markedsprognoser, samt de problemstillinger, der er forbundet med AI-sprogindlæring og implikationerne for branchen eller produktet.
Sprogindlæringsindustrien med AI har oplevet betydelig vækst i de seneste år, drevet af fremskridt inden for natursprogsbehandling og maskinlæring. Ifølge markedsundersøgelsesfirmaet MarketsandMarkets forventes det, at det globale marked for AI inden for uddannelse, som inkluderer sprogindlæringsapplikationer, vil nå 3,7 milliarder dollars inden 2025 med en årlig vækstrate (CAGR) på 47,0% fra 2020 til 2025. Denne prognose understreger den stigende efterspørgsel efter AI-baserede sprogindlæringsløsninger.
En af de centrale problemstillinger i forbindelse med AI-sprogindlæring er debatten om effektiviteten af AI-modeller i forhold til menneskelig sprogindlæring. Mens AI-modeller som GPT-4 kan bearbejde store mængder tekstdata og lære associationer mellem ord og genstande, adskiller deres læringsmetode sig fra den sansemæssige udforskning og interaktion, som små børn engagerer sig i. Dette rejser spørgsmål om sammenligneligheden mellem AI-læringsprocesser til dem hos menneskebørn, samt i hvilken grad AI-modeller virkelig kan forstå sprogets kompleksiteter.
Der er desuden bekymringer om begrænsningerne hos AI-modeller i at lære abstrakte navneord og verber, som er afgørende elementer i sprogudviklingen. Selvom AI-modellen i studiet kunne lære cirka 40 forskellige ord, nåede den stadig ikke op på niveau med det menneskelige spædbarn, Sam, hvad angår ordforråd og sprogfærdigheder. Dette antyder, at der muligvis eksisterer iboende konceptuelle og kontekstuelle nuancer i sprogindlæring, som er sværere for AI-modeller at forstå.
Implikationerne af disse fund for branchen eller produktet er todelt. På den ene side har AI-sprogindlæringsmodeller stor potentiale for at hjælpe med sprogindlæring ved at kortlægge ord til genstande baseret på erfaring. Dette kan være værdifuldt i uddannelsesmæssige sammenhænge, hvor AI-drevne sprogindlæringsapplikationer kan supplere traditionelle metoder ved at tilbyde personaliserede og interaktive sprogindlæringsoplevelser.
På den anden side fremhæver begrænsningerne hos AI-modeller i at efterligne menneskelig sprogindlæring vigtigheden af at integrere forskellige læringsmetoder og overveje de unikke kognitive evner hos mennesker. Disse fund kan inspirere yderligere forskning og udvikling i branchen for at bygge bro mellem AI-sprogindlæringsmodeller og menneskelig sprogindlæring.
For yderligere information om industri- og markedsprognoser vedrørende AI-sprogindlæring kan du henvise til artiklen i The Economist om emnet: The Economist: AI Sprogindlæring.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar