Gadiem ilgi lingvisti ir iesaistījušies dzīvās debates par to, kā bērni apgūst valodu. Daži domā, ka mazuļi dzimst kā “tukšas lappuses” un valodu apgūst tikai caur pieredzi, kamēr citi uzskata, ka bērnu smadzenēs ir iedzimta mehānisms, kas veicina valodas apgūšanu.
Mākslīgā intelekta modeļi, piemēram, GPT-4, nav viennozīmīgi atrisinājuši šo debašu jautājumu. Viņu pieeja valodas apgūšanai, kas ietver milzīgu teksta datu apstrādi no interneta, būtiski atšķiras no veida, kā jaunie bērni mācās, pētot ar izjūtām un mijiedarbojoties ar pasauli.
Tomēr Ziemeļu Jorkas Universitātes zinātnieku komanda centās noskaidrot šo jautājumu, trenējot mākslīgo intelektu, izmantojot viena mazuļa vārdā Sama pieredzi. No sestajiem līdz 25 mēnešiem Samā valkāja galvā uzstādītu kameru vienu stundu nedēļā, filmējot viņa vizuālo un dzirdamo uztveri, kad viņš spēlējās, baudīja parku un mijiedarbojās ar savām kaķēm. Ierakstītais video materiāls un transkribētais audio tika izmantots, lai trenētu mākslīgo intelektu.
Neraugoties uz ierobežotajiem apmācības datiem, mākslīgais intelekts parādīja izcilas spējas. Tas spēja identificēt objektus un izveidot savienojumus ar atbilstošajiem nosaukumiem. Lai pārbaudītu modeļa veiktspēju, pētnieki tam piedāvāja objektus, ar kuriem Sams bija bijis saskāries iepriekš, piemēram, krēslu no savas mājas vai kādu no viņa rotaļlietām. Patiesībā modeļis pareizi identificēja objektu no četrām iespējamām opcijām 62% no laika, pārsniedzot nejaušas izvēles līmeni 25%. Turklāt mākslīgais intelekts spēja identificēt arī krēslus un bumbas, ar kurām Sams nekad nebija saskāries.
Lai arī mākslīgais intelekts apguva aptuveni 40 dažādas vārdus, tas joprojām nepanāca līdz Samā valodas un valodas prasmēm pēc eksperimenta beigām. Šis atklājums lika pētniekiem argumentēt, ka mācīšanās no pieredzes viena var būt pietiekama, lai kartētu vārdus uz objektiem. Tomēr skeptiķi paliek skeptiski. Viņi apšauba modeļa spējas mācīties abstraktus lietvārdus vai darbības vārdus un izraisa šaubas par mācīšanās procesu salīdzināmību starp mākslīgo intelektu un cilvēka mazuļiem.
Valodas apguves noslēpums turpina pastāvēt, liekot pētniekiem turpināt savus izpētes darbus ar lielu prieku. Turpmākie pētījumi var atklāt pieredzes un iedzimto kognitīvo spēju savijumu sarežģītajā valodas apguves procesā.
Bieži uzdotie jautājumi:
- J: Kas ir GPT-4?
A: GPT-4 ir mākslīgais intelekta modelis, kas apgūst valodu, analizējot plašas teksta datu apjomus no interneta. - J: Kā Ziemeļu Jorkas Universitātes zinātnieki trenēja mākslīgo intelektu?
A: Zinātnieki trenēja modeli, izmantojot ierakstus un transkribētu audio no mazuļa vārdā Samam, kurš nēsāja uz galvas uzstādītu kameru, lai iemūžinātu savas pieredzes. - J: Kādas bija mākslīgā intelekta modela spējas?
A: Neraugoties uz ierobežotajiem apmācības datiem, mākslīgais intelekts spēja identificēt objektus un tos asociēt ar atbilstošajiem nosaukumiem. - J: Cik labi mākslīgais intelekts veica objektu identifikāciju?
A: Mākslīgais intelekts pareizi identificēja iepriekš redzētus objektus 62% no laika, pārsniedzot nejaušas izvēles līmeni 25%. - J: Vai mākslīgais intelekts apguva vārdus objektiem, ar kuriem Sams nebijis saskāries?
A: Jā, mākslīgais intelekts spēja identificēt objektus, piemēram, krēslus un bumbas, ar kurām Sams nekad nebija saskāries. - J: Vai mākslīgais intelekts bija atbilstošs Savas vārdkārtas un valodas spējām?
A: Nē, mākslīgais intelekts pieturējās pie spējas atbilstoši neveidot, sakarā ar mazuļa valodas uzlabošanu.
Avoti:
– The Economist: www.economist.com
Lai dziļāk iedziļinātos tēmā, kas tiek runāta rakstā, iepazīstieties ar nozares un tirgus prognozēm, kā arī ar jautājumiem, kas saistīti ar mākslīgā intelekta valodas mācīšanos un tā sekām nozares vai produkta ziņā.
Mākslīgā intelekta valodas mācības nozare pēdējos gados ir pieredzējusi būtisku izaugsmi, ko dzina dabiskas valodas apstrādes un mašīnmācīšanās attīstība. Pēc tirgus pētniecības organizācijas MarketsandMarkets teiktā, globālais izglītības mākslīgā intelekta tirgus, iekļaujot valodas mācīšanās lietojumprogrammas, līdz 2025. gadam prognozējams sasniegt 3,7 miljardus dolāru ar gada vidējo procentuālo izaugsmi (CAGR) 47,0% no 2020. līdz 2025. gadam. Šis prognozējums liecina par pieaugošo pieprasījumu pēc mākslīgu valodas mācīšanās risinājumiem.
Viena no galvenajām problēmām, kas saistītas ar mākslīgu intelektu valodas mācīšanās ir debates par mākslīgo intelektu modeļu efektivitāti salīdzinājumā ar cilvēka valodas apguvi. Lai gan mākslīgie intelekti, piemēram, GPT-4, var apstrādāt plašus teksta datu apjomus un iemācīties asociācijas starp vārdiem un objektiem, to mācīšanās pieeja atšķiras no jauno bērnu izpētes un mijiedarbošanās veida ar pasauli. Tas liek izdarīt jautājumus par mākslīgo intelektu mācīšanās procesu salīdzināmību ar cilvēka mazuļiem un par to, cik labi mākslīgie intelekti patiesi var saprast valodas sarežģītības.
Turklāt pastāv bažas par mākslīgo intelektu modeļu ierobežojumiem attiecībā uz abstraktu lietvārdu un darbības vārdu mācīšanu, kas ir būtiski valodas attīstības komponenti. Lai gan pētījumā izmantotais mākslīgais intelekts spēja apgūt aptuveni 40 dažādus vārdus, tas tomēr nepanāca atbilstīt cilvēka bērnu, Sama, vārdnīcai un valodas prasmēm. Tas liek domāt, ka valodas apgūšanā var būt iedzimti koncepcionālie un kontekstualie nišas, kas ir grūtāk saprotami mākslīgo intelektu modeļiem.
Šo secinājumu nozīme nozares vai produkta ziņā ir dabisks. No vienas puses, mākslīgie intelekti valodas mācīšanās modeļi ir liels potenciāls, lai palīdzētu valodas apguvē, kartējot vārdus uz objektiem, balstoties uz pieredzi. Tas var būt noderīgi izglītības iestādēs, kur mākslīgi intelektiži mācību lietojumprogrammas var papildināt tradicionālos veidus, nodrošinot personalizētas un interaktīvas valodas mācīšanās pieredzes.
No otras puses, mākslīgo intelektu modeļu ierobežojumi pilnībā atkārtot cilvēka valodas apguvi atgādina par nepieciešamību iekļaut dažādas mācīšanās pieejas un apsvērt cilvēku unikālo kognitīvo spēju. Šie secinājumi var veicināt turpmāku pētījumu un attīstību nozarē, lai tiktu tilts starp mākslīgo intelektu valodas mācīšanās modeļiem un cilvēka valodas apguvi.
Lai iegūtu papildinformāciju par nozares un tirgus prognozēm, kas saistītas ar mākslīgo intelektu valodas mācīšanos, jūs varat pievērsties The Economist rakstam par šo tēmu: The Economist: AI Language Learning.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt