Για χρόνια, γλωσσολόγοι εμπλέκονται σε μια ζωηρή συζήτηση για το πώς μαθαίνουν τη γλώσσα τους παιδιά. Κάποιοι υποστηρίζουν ότι τα βρέφη γεννιούνται ως “κενά χαρτιά” και αποκτούν γλώσσα αποκλειστικά μέσα από την εμπειρία, ενώ άλλοι υποστηρίζουν ότι τα μυαλά των μωρών διαθέτουν μια ενδόγενη μηχανισμό που διευκολύνει την απόκτηση γλώσσας.
Τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, όπως το GPT-4, δεν έχουν λύσει οριστικά αυτήν τη συζήτηση. Η προσέγγισή τους στην μάθηση γλώσσας, που περιλαμβάνει τον διαχωρισμό μέσα από μαζικές ποσότητες κειμενικών δεδομένων από το διαδίκτυο, διαφέρει σημαντικά από τον τρόπο με τον οποίο τα νεαρά παιδιά μαθαίνουν μέσα από αισθητηριακή εξερεύνηση και αλληλεπίδραση με τον κόσμο.
Ωστόσο, μια ομάδα επιστημόνων στο Πανεπιστήμιο της Νέας Υόρκης προσπάθησε να ρίξει φως σε αυτό το ζήτημα εκπαιδεύοντας ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιώντας τις εμπειρίες ενός μοναδικού βρέφους με το όνομα Σαμ. Ανάμεσα στις ηλικίες των έξι και των 25 μηνών, ο Σαμ φορούσε μια κάμερα στο κεφάλι για μία ώρα την εβδομάδα, καταγράφοντας την οπτική και ακουστική του είσοδο καθώς παίζει, παίζει στο πάρκο και αλληλεπιδρά με τις γάτες του σπιτιού του. Τα καταγεγραμένα πλάνα και οι μεταγραφές ήχου χρησιμοποιήθηκαν στη συνέχεια για να εκπαιδευτεί το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης.
Παρά τα περιορισμένα δεδομένα εκπαίδευσης, το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης επέδειξε εκπληκτικές ικανότητες. Ήταν σε θέση να αναγνωρίσει αντικείμενα και να καθιερώσει συσχετίσεις με τις αντίστοιχες ετικέτες τους. Για να δοκιμαστεί η απόδοση του μοντέλου, οι ερευνητές του παρουσίασαν αντικείμενα που είχε συναντήσει προηγουμένως ο Σαμ, όπως ένα καρεκλάκι από το σπίτι του ή ένα από τα παιχνίδια του. Εκπληκτικά, το μοντέλο αναγνώρισε σωστά το αντικείμενο από μια λίστα τεσσάρων επιλογών το 62% του χρόνου, υπερβαίνοντας το τυχαίο επίπεδο του 25%. Επιπλέον, το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης μπόρεσε επίσης να αναγνωρίσει καρέκλες και μπάλες που ο Σαμ δεν είχε συναντήσει ποτέ.
Παρόλο που το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης έμαθε περίπου 40 διαφορετικές λέξεις, δεν κατάφερε ακόμα να ισοφαρίσει το λεξιλόγιο και τις γλωσσικές ικανότητες του Σαμ μέχρι το τέλος του πειράματος. Αυτή η εύρεση οδήγησε τους ερευνητές να υποστηρίξουν ότι η μάθηση μόνο από την εμπειρία μπορεί να είναι επαρκής για τη χαρτογράφηση λέξεων σε αντικείμενα. Ωστόσο, οι σκεπτικιστές παραμένουν ειρωνικοί. Αμφισβητούν την ικανότητα του μοντέλου να μάθει αφηρημένα ουσιαστικά ή ρήματα και αμφισβητούν τη συγκρισιμότητα των διαδικασιών μάθησης μεταξύ Τεχνητής Νοημοσύνης και ανθρώπινων νηπίων.
Η μυστήρια της απόκτησης γλώσσας παραμένουν ανοιχτά, αφήνοντας τους ερευνητές ανυπόμονους να συνεχίσουν τις έρευνές τους. Περαιτέρω μελέτες μπορεί να αποκαλύψουν το βαθμό με τον οποίο η εμπειρία και οι ενστικτώδεις γνωστικές ικανότητες μπλέκονται στην περίπλοκη διαδικασία της μάθησης της γλώσσας.
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
Ερώτηση: Τι είναι το GPT-4;
Απάντηση: Το GPT-4 είναι ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης που μαθαίνει γλώσσα αναλύοντας τεράστιες ποσότητες κειμενικών δεδομένων από το διαδίκτυο.
Ερώτηση: Πώς εκπαίδευσαν οι επιστήμονες στο Πανεπιστήμιο της Νέας Υόρκης το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης;
Απάντηση: Οι επιστήμονες εκπαίδευσαν το μοντέλο χρησιμοποιώντας καταγραφές και μεταγραφές ήχου από ένα νήπιο με το όνομα Σαμ, το οποίο φορούσε μια κάμερα στο κεφάλι για την καταγραφή των εμπειριών του.
Ερώτηση: Ποιες ήταν οι ικανότητες του μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης;
Απάντηση: Παρά τα περιορισμένα δεδομένα εκπαίδευσης, το μοντέλο μπορούσε να αναγνωρίσει αντικείμενα και να τα συσχετίζει με τις κατάλληλες ετικέτες.
Ερώτηση: Πόσο καλά απέδωσε το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης στην αναγνώριση αντικειμένων;
Απάντηση: Το μοντέλο αναγνώρισε σωστά προηγουμένως δεινώθηκε αντικείμενα το 62% του χρόνου, υπερβαίνοντας το τυχαίο επίπεδο του 25%.
Ερώτηση: Το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης μάθαινε λέξεις για αντικείμενα που ο Σαμ δεν είχε συναντήσει;
Απάντηση: Ναι, το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης μπόρεσε να αναγνωρίσει αντικείμενα, όπως καρέκλες και μπάλες, που ο Σαμ δεν είχε δει προηγουμένως.
Ερώτηση: Το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης ισοφάρισε το λεξιλόγιο και τις γλωσσικές ικανότητες του Σαμ;
Απάντηση: Όχι, το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης δεν κατάφερε να ισοφαρίσει το λεξιλόγιο και τις γλωσσικές ικανότητες του Σαμ μέχρι το τέλος του πειράματος.
Πηγές:
– The Economist: www.economist.com
Για να εξερευνήσετε περαιτέρω το θέμα που συζητήθηκε στο άρθρο, ας εμβαθύνουμε στις προβλέψεις της βιομηχανίας και της αγοράς, καθώς και στα ζητήματα που σχετίζονται με την μάθηση γλ
The source of the article is from the blog zaman.co.at