El aprendizaje del lenguaje ha sido objeto de un intenso debate entre lingüistas durante años. Algunos sostienen que los bebés nacen como «tabulae rasae» y adquieren el lenguaje únicamente a través de la experiencia, mientras que otros afirman que los cerebros de los bebés poseen un mecanismo inherente que facilita la adquisición del lenguaje.
Los modelos de IA, como GPT-4, no han resuelto definitivamente este debate. Su enfoque en el aprendizaje del lenguaje, que implica el análisis de grandes cantidades de datos textuales de internet, difiere enormemente de la forma en que los niños pequeños aprenden a través de la exploración sensorial e interacción con el mundo.
Sin embargo, un equipo de científicos de la Universidad de Nueva York buscó arrojar luz sobre este tema al entrenar un modelo de IA utilizando las experiencias de un solo bebé llamado Sam. Entre los seis y 25 meses de edad, Sam llevaba una cámara montada en la cabeza durante una hora por semana, capturando sus entradas visuales y auditivas mientras jugaba, correteaba en el parque y interactuaba con sus gatos. Las imágenes grabadas y el audio transcrito se utilizaron luego para entrenar el modelo de IA.
A pesar de los datos de entrenamiento limitados, el modelo de IA exhibió capacidades sorprendentes. Fue capaz de identificar objetos y establecer asociaciones con sus etiquetas correspondientes. Para probar el rendimiento del modelo, los investigadores le presentaron objetos que Sam había encontrado anteriormente, como una silla de su hogar o una de sus bolas de juguete. Asombrosamente, el modelo identificó correctamente el objeto de una lista de cuatro opciones el 62% de las veces, superando el nivel de probabilidad aleatoria del 25%. Además, el modelo de IA también pudo identificar sillas y bolas que Sam nunca había encontrado.
Aunque el modelo de IA aprendió aproximadamente 40 palabras diferentes, aún no logró igualar el vocabulario y las habilidades lingüísticas de Sam al final del experimento. Este hallazgo llevó a los investigadores a argumentar que aprender solo a través de la experiencia puede ser suficiente para asociar palabras con objetos. Sin embargo, los escépticos siguen siendo escépticos. Cuestionan la capacidad del modelo para aprender sustantivos o verbos abstractos y plantean dudas sobre la comparabilidad de los procesos de aprendizaje entre la IA y los bebés humanos.
El misterio de la adquisición del lenguaje persiste, dejando a los investigadores ansiosos por continuar sus investigaciones. Estudios adicionales pueden revelar hasta qué punto se entrelazan la experiencia y las habilidades cognitivas innatas en el intrincado proceso de aprendizaje del lenguaje.
Preguntas Frecuentes (FAQ):
- P: ¿Qué es GPT-4?
R: GPT-4 es un modelo de IA que aprende lenguaje analizando vastas cantidades de datos textuales de internet. - P: ¿Cómo entrenaron los científicos de la Universidad de Nueva York al modelo de IA?
R: Los científicos entrenaron el modelo usando grabaciones y audio transcrito de un niño pequeño llamado Sam, quien llevaba una cámara montada en la cabeza para capturar sus experiencias. - P: ¿Cuáles eran las capacidades del modelo de IA?
R: A pesar de los datos de entrenamiento limitados, el modelo de IA podía identificar objetos y asociarlos con las etiquetas apropiadas. - P: ¿Cómo le fue al modelo de IA en la identificación de objetos?
R: El modelo de IA identificó correctamente los objetos vistos anteriormente el 62% de las veces, superando el nivel de probabilidad aleatoria del 25%. - P: ¿El modelo de IA aprendió palabras para objetos que Sam nunca había encontrado?
R: Sí, el modelo de IA pudo identificar objetos, como las sillas y las pelotas, que Sam nunca había visto antes. - P: ¿El modelo de IA igualó el vocabulario y las habilidades lingüísticas de Sam?
R: No, el modelo de IA no logró igualar el vocabulario y las habilidades lingüísticas de Sam al final del experimento.
Fuentes:
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