Tehisintellekt (TI) ja keele õppimisvõime on olnud pikka aega uurimise ja huvitundmise allikaks. Kuigi TI mudelid on teinud märkimisväärseid edusamme mitmes valdkonnas, on keele omandamisel veel palju avastamata. Inimesed, eriti mudilased, omavad sisemist võimet õppida keelt vaid mõne näite põhjal, saavutus, millega TI mudelid siiani võitlevad. Aga mis saaks olla, kui saaksime õpetada TI-d õppima tõhusamalt ja rohkem nagu mudilane?
See küsimus inspireeris kognitiivteadlast Brenden Lake’i New Yorgi Ülikoolist läbi viima unikaalset eksperimenti, kaasates sellesse oma tütre Luna. Vaid seitsmekuuselt hakkas Luna kandma erksavärvilist peapaela kaameraga peas, mis salvestas kõike, mida ta nägi ja kuulis. Need kaadrid pakkusid väärtuslikku andmet saatuseks Lake’i uurimistööle TI mudelite koolitamise kohta. Luna osalus kuulus BabyView uuringusse, projekt Stanfordi Ülikoolist, mis eesmärgiks on mõista, kuidas väikesed lapsed keelt kiiresti omandavad.
Imikute kogemuste salvestamine uurimisotstarbel pole täiesti uus kontseptsioon. Varajastel 2010. aastatel otsustasid arengupsühholoog Michael Frank ja tema kolleegid Stanfordist kasutada oma beebidel pea-kaameraid nende arengu jälgimiseks. Nendest esialgsetest beebidelt kogutud andmed ja hiljem kaasatud suurema hulga osalejate abil olid aluseks teaduslikule andmekogumile nimega SAYCam. Sellele alusele toetudes käivitas Frank täiustatud tehnoloogia ja suuremate ambitsioonidega BabyView uuringu.
Lake nägi suurt potentsiaali kasutada SAYCami korpusi TI mudelite koolitamiseks. Üks NYU-s tehtud uuring Lake’i grupilt näitas lootustandvaid tulemusi, tõestades, et TI mudelid, kes olid koolitatud vaid 61 tunni pikkuse videomaterjali abil, suutsid objekte õigesti klassifitseerida. Need mudelid suutsid isegi moodustada oma kategooriad või sõnade klastrid, peegeldades mudilaste keele õppimise varajasi etappe.
Oluline on märkida, et nendes uuringutes kasutatavad TI mudelid on kaugel sellest, et reprodutseerida seda, kuidas mudilased tegelikult õpivad. Neid koolitatakse lõikudega videost ja tekstist, puudub tõeline sensoorne kogemus füüsilisest maailmast. Siiski on need uuringud kontseptsiooni tõestuseks ja avavad uusi võimalusi keele omandamise uurimiseks.
Üks selle uurimistöö kõige huvitavamaid aspekte on võimalus varustada TI mudeleid strateegiatega, mida mudilased näitavad laborikatsetes. Uue sõna esitamisel näitavad väikesed lapsed instinktiivset võimet generaliseerida ja mõista selle tähendust. Sarnaste strateegiate integreerimisega TI mudelitesse võime suurendada nende efektiivsust ja tõhusust keele omandamisel.
Kuigi nende uuringute tulemused on paljulubavad, on veel palju tööd ees. TI mudeleid, kes on koolitatud vaid väikese protsendi beebi audiovisuaalsest kogemusest, saavad objekte teataval määral klassifitseerida, kuid nende üldine täpsus jätab veel soovida. Teadlased nagu Lake on innukad uurima edasisi võimalusi, näiteks TI mudelitele rohkemate andmete andmist või alternatiivsete õppemeetodite leidmist.
TI koolitamiseks mudilastele sarnaselt on tohutult palju potentsiaalseid rakendusi. Alates keeleõppe programmide täiustamisest kuni tõlkimisvõimaluste parandamiseni on võimalusi lõputult. Tehnoloogia jätkuva arengu ja meie arusaamise süvenemisega keele omandamisest võime peagi näha olulisi läbimurdeid TI võimes õppida ja mõista keelt.
The source of the article is from the blog yanoticias.es