Umetna inteligenca (AI) in sposobnost učenja jezika sta že dolgo predmet zanimanja in raziskav. Čeprav so modeli AI dosegli pomembne napredke na različnih področjih, je še vedno veliko za raziskati v procesu pridobivanja jezika. Človeška bitja, zlasti malčki, imajo vgrajeno sposobnost učenja jezika iz zelo redkih primerov, kar je dosežek, s katerim se modeli AI še vedno borijo. Kaj pa, če bi lahko trenirali AI, da se uči bolj učinkovito, bolj podobno malčkom?
To vprašanje je motiviralo kognitivnega znanstvenika Brendena Lakea z Univerze v New Yorku, da izvede edinstven poskus vključitve svoje hčerke Lune. Pri komaj sedmih mesecih je Luna začela nositi svetlo roza čelado s kamero na vrhu, ki je zajemala vse, kar je videla in slišala. Posnetki so zagotavljali dragocene podatke za Lakeovo raziskovanje treninga modelov AI. Sodelovanje Lune je del študije BabyView, projekta, ki ga izvajajo na Stanfordovi univerzi in si prizadeva razumeti, kako mladi otroci hitro osvajajo jezik.
Koncept snemanja izkušenj dojenčkov za raziskovalne namene ni povsem nov. V začetku leta 2010 so se razvojni psiholog Michael Frank, prav tako s Stanforda, in njegovi sodelavci odločili, da bodo svojim lastnim dojenčkom nadeli kamere na glave, da bi spremljali njihov razvoj. Zbrane podatke prvotnih dojenčkov in kasneje razširjenih številnejših udeležencev so združili v raziskovalni nabor podatkov, imenovan SAYCam. Na tej podlagi je Frank zagnal študijo BabyView z izboljšano tehnologijo in večjimi ambicijami.
Lake je prepoznal ogromen potencial uporabe korpusa SAYCam za trening modelov AI. Ena študija njegove skupine na NYU je pokazala obetavne rezultate, prikazuje, da se lahko modeli AI, trenirani le na 61 urah video posnetkov, ustrezno razvrščajo predmete. Ti modeli celo lahko oblikujejo svoje lastne kategorije ali gruče besed, ki so podobne zgodnjim fazam učenja jezika pri malčkih.
Pomembno je omeniti, da se modeli AI, uporabljeni v teh študijah, še zdaleč ne morejo približati kompleksnemu procesu učenja, kot to počnejo malčki v resnici. Trenirani so z uporabo izrezkov videoposnetkov in besedila, kar jim manjka pravo senzorno izkušnjo fizičnega sveta. Kljub temu te študije služijo kot dokazni koncept in odpirajo nove možnosti za raziskovanje pridobivanja jezika.
Ena najbolj zanimivih vidikov te raziskave je možnost opremljanja modelov AI z strategijami, ki jih kažejo malčki v laboratorijskih poskusih. Ko jim predstavimo novo besedo, mladi otroci pokažejo nagon po generaliziranju in razumevanju njenega pomena. Z vključitvijo podobnih strategij v modele AI morda lahko izboljšamo njihovo učinkovitost in učinkovitost pri učenju jezika.
Čeprav so rezultati teh študij obetavni, je še vedno veliko dela za opraviti. Modeli AI, ki so bili trenirani na majhnih odstotkih avdio-vizualnih izkušenj dojenčkov, lahko v določeni meri razvrščajo predmete, vendar je njihova skupna natančnost še vedno podvržena izboljšavam. Raziskovalci, kot je Lake, z veseljem raziskujejo nadaljnje možnosti, kot je zagotavljanje modelom AI več podatkov ali iskanje alternativnih učnih metod.
Potencialne aplikacije AI, ki je bila prešolana na način, podoben malčkom, so obsežne. Od izboljšanja programov za učenje jezikov do izboljšanja sposobnosti prevajanja so možnosti neskončne. Ko tehnologija še naprej napreduje in se naše razumevanje pridobivanja jezika poglablja, lahko kmalu pričakujemo pomembne preboje v sposobnosti AI za učenje in razumevanje jezika.
Pogosta vprašanja (FAQ)
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es