V zadnjih letih so lingvisti vpleteni v živahno debato o tem, kako otroci osvajajo jezik. Nekateri trdijo, da se dojenčki rodijo kot “prazne table” in pridobijo jezik izključno skozi izkušnje, medtem ko drugi trdijo, da možgani dojenčkov vsebujejo vgrajen mehanizem, ki olajša pridobivanje jezika.
Modelska umetna inteligenca, kot je GPT-4, ni definitivno rešila te debate. Njihov pristop k učenju jezika, ki vključuje prebiranje obsežnih količin besedilnih podatkov s spleta, se bistveno razlikuje od načina, kako se mladi otroci učijo skozi senzorno raziskovanje in interakcijo z okolico.
Vendar je ekipa znanstvenikov na Univerzi v New Yorku poskušala razjasniti to zadevo tako, da je trenirala model umetne inteligence z uporabo izkušenj enega samega otroka po imenu Sam. Sam je od šestega do 25. meseca starosti nosil kamero na glavi eno uro na teden, ki je zajemala njegov vizualni in zvočni vnos med igranjem, skakanjem po parku in komuniciranjem s svojimi mačkami. Posneti posnetki in prepisani zvočni posnetki so bili nato uporabljeni za usposabljanje modela umetne inteligence.
Kljub omejenim podatkom za učenje je model umetne inteligence pokazal izjemne sposobnosti. Bil je sposoben identificirati predmete in vzpostaviti povezave s pripadajočimi oznakami. Da bi testirali uspešnost modela, so raziskovalci predstavili predmete, s katerimi se je Sam že srečal, kot je stol iz svojega doma ali ena od njegovih igračk. Presenetljivo je model pravilno identificiral predmet iz seznama štirih možnosti 62% časa, presegajoč naključno raven 25%. Poleg tega je bil model umetne inteligence sposoben identificirati tudi stole in žoge, s katerimi se Sam ni nikoli srečal.
Čeprav je model umetne inteligence osvojil približno 40 različnih besed, mu je do konca poskusa še vedno manjkala Samova besedna zaloge in jezikovne sposobnosti. Ta ugotovitev je vodila raziskovalce k trditvi, da je učenje samo na podlagi izkušenj morda dovolj za preslikavo besed na predmete. Vendar ostajajo skeptiki skeptični. Postavljajo vprašanja o modelovi sposobnosti učenja abstraktnih samostalnikov ali glagolov in dvomijo o primerljivosti učnih procesov med umetno inteligenco in človeškimi dojenčki.
Misterij osvajanja jezika vztraja, kar raziskovalce spodbuja k nadaljevanju svojih raziskav. Nadaljnje študije lahko razkrijejo, v kolikšni meri se izkušnje in prirojene kognitivne sposobnosti prepletajo v kompleksnem procesu učenja jezika.
Pogosta vprašanja:
V: Kaj je GPT-4?
O: GPT-4 je model umetne inteligence, ki se uči jezika z analiziranjem obsežnih količin besedilnih podatkov s spleta.
V: Kako so znanstveniki na Univerzi v New Yorku trenirali model umetne inteligence?
O: Znanstveniki so model trenirali z uporabo posnetkov in prepisanega zvočnega gradiva otroka po imenu Sam, ki je nosil kamero na glavi za zajem svojih izkušenj.
V: Kakšne so bile zmožnosti modela umetne inteligence?
O: Kljub omejenim podatkom za učenje je model umetne inteligence lahko identificiral predmete in jih povezal z ustrezajočimi oznakami.
V: Kako uspešno se je model umetne inteligence ujemal pri identifikaciji predmetov?
O: Model umetne inteligence je pravilno identificiral že videne predmete 62% časa, presegajoč naključno raven 25%.
V: Ali se je model umetne inteligence naučil besede za predmete, s katerimi Sam ni bil nikoli srečan?
O: Da, model umetne inteligence je uspel identificirati predmete, kot so stoli in žoge, s katerimi se Sam še ni srečal.
V: Ali se je model umetne inteligence ujemal s Samovo besedno zalogejo in jezikovnimi zmožnostmi?
O: Ne, model umetne inteligence ni uspel doseči enake besedne zaloge in jezikovnih zmožnosti kot človeški dojenček Sam do konca poskusa.
Viri:
– The Economist: The Economist
Za dodatno raziskovanje obravnavane teme se poglobimo v napovedi industrije in trga, pa tudi v težave, povezane z učenjem jezika s pomočjo umetne inteligence in posledice za industrijo ali izdelek.
Industrija učenja jezikov z umetno inteligenco je v zadnjih letih doživela pomembno rast, ki jo poganjajo napredki na področju obdelave naravnega jezika in strojnega učenja. Po napovedih raziskovalne agencije MarketsandMarkets naj bi globalni trg AI v izobraževanju, ki vključuje aplikacije za učenje jezikov, do leta 2025 dosegel 3,7 milijarde dolarjev po obrestni meri obrestne mere 47,0% od leta 2020 do 2025. Ta napoved poudarja naraščajoče povpraševanje po rešitvah za učenje jezikov na podlagi umetne inteligence.
Eden od ključnih izzivov v zvezi z učenjem jezikov s pomočjo umetne inteligence je razprava o učinkovitosti modelov umetne inteligence v primerjavi s človeškim osvajanjem jezika. Medtem ko lahko modeli umetne inteligence, kot je GPT-4, obdelujejo obsežne količine besedilnih podatkov in se učijo povezav med besedami in predmeti, se njihov učni pristop razlikuje od senzornega raziskovanja in interakcije, v katerih se ukvarjajo mladi otroci. To postavlja vprašanja o primerljivosti učnih procesov umetne inteligence s procesi človeških dojenčkov in o tem, v kolikšni meri se lahko modeli umetne inteligence resnično zavzamejo za kompleksnosti jezika.
Poleg tega obstajajo pomisleki o omejitvah modelov umetne inteligence pri učenju abstraktnih samostalnikov in glagolov, ki so ključne sestavine razvoja jezika. Čeprav je bil model v študiji sposoben osvojiti približno 40 različnih besed, je bil še vedno daleč od te besedne zaloge in jezikovnih sposobnosti človeškega dojenčka Sama. To kaže, da bi lahko bili v samem konceptualnem in kontekstualnem razumevanju jezika prisotni izzivi, ki so za modele umetne inteligence težje razumljivi.
Posledice teh ugotovitev za industrijo ali izdelek so dvojne. Po eni strani modeli učenja jezikov s pomočjo umetne inteligence nosijo velik potencial za pomoč pri osvajanju jezika z preslikavo besed na predmete na podlagi izkušenj. To je lahko vredno v izobraževalnih okoljih, kjer lahko aplikacije za učenje jezika, podprte z umetno inteligenco, nadomestijo tradicionalne metode z zagotavljanjem prilagojenih in interaktivnih izkušenj učenja jezika.
Po drugi strani pa omejitve modelov umetne inteligence pri popolnem ponavljanju človeškega osvajanja jezika poudarjajo pomen vključevanja različnih pristopov k učenju in upoštevanje edinstvenih kognitivnih sposobnosti ljudi. Te ugotovitve lahko navdihnejo nadaljnje raziskave in razvoj v industriji, da se most prekrije med modeli učenja jezika s pomočjo umetne inteligence in človeškim osvajanjem jezika.
Za več informacij o industriji in napovedih trga v zvezi z učenjem jezika s pomočjo umetne inteligence se lahko sklicujete na članek The Economist na temo: “The Economist: AI Language Learning”.
The source of the article is from the blog foodnext.nl