בינה מלאכותית צריכה 92,000 שנים כדי ללמוד שפה כמו גם... ילד

מחקר חדש מעריך כי ייקח למערכת בינה מלאכותית כמו ChatGPT 92,000 שנים להגיע לאותה מהירות לימוד שפה כמו של ילד רגיל.

העובדה שילדים לומדים שפה בצורה יעילה יותר מכל מערכת בינה מלאכותית (AI) קיימת יכולה לעצב את עתיד החינוך , הטכנולוגיה ומדעי המוח - איור

מחקר חדש של פרופסור קרוליין רולנד במכון מקס פלאנק לפסיכולוגיה של שפות (הולנד) מראה שילדים לומדים שפה בצורה יעילה הרבה יותר מטכנולוגיית הבינה המלאכותית הנוכחית.

ילדים לא רק קולטים שפה, אלא גם בונים מערכות משלהם באמצעות אינטראקציות, רגשות וחוויות חיות. בינתיים, טכנולוגיית בינה מלאכותית עדיין מתקשה לחבר מידע רב-חושי.

מחקר זה לא רק מסייע בהבנת התפתחות השפה אצל ילדים, אלא גם פותח כיוונים חדשים לשיפור טכנולוגיית הבינה המלאכותית בעתיד.

ילדים "חיים בשפה", בינה מלאכותית רק "מעבדת נתונים"

לדברי פרופסור רולנד, ילדים "חיים בתוך שפה", בעוד שבינה מלאכותית רק "מעבדת נתונים". ההשתתפות הפעילה בעולם : החל מזחילה, נגיעה, הקשבה, ראייה, ועד לשאלה וחיקוי, היא זו שעוזרת למוח הילד לחבר באופן טבעי שפה עם רגשות, מחוות והקשר.

למעשה, מחקרים מעריכים שייקח למערכת בינה מלאכותית כמו ChatGPT 92,000 שנים להגיע לאותה מהירות לימוד שפה כמו של ילד רגיל.

מדענים מצאו הסבר מדוע ילדים לומדים שפות הרבה יותר מהר ויעיל מאשר מערכות בינה מלאכותית (AI). בהתאם לכך, למוח האנושי יש מנגנוני למידה מיוחדים שמכונות טרם הצליחו לדמות, תוך התמקדות בשלושה הבדלים עיקריים: אופן קבלת המידע, אינטראקציה חברתית ומנגנון בניית השפה.

ילדים לומדים שפה לא רק מנתוני טקסט, אלא גם משלבים מידע ממספר חושים בו זמנית: שמיעה, ראייה, מישוש, אפילו ריח וטעם. לדוגמה, כאשר תינוק לומד את המילה "כלב", המוח זוכר בו זמנית את צליל נביחת הכלב, את תמונת הכלב, את תחושת פרוותו הרכה ואת התחושה השמחה של משחק איתה.

זהו השילוב הרב-שכבתי הזה שעוזר לילדים להבין ולזכור שפה לעומק, ויוצר קשרים בין צלילים, תמונות, רגשות ומשמעויות. בינתיים, מערכות בינה מלאכותית עכשוויות עדיין מעבדות בעיקר נתוני טקסט סטטיים וחסרות להן את היכולת לחבר מידע ממספר חושים, מה שמקשה על מכונות להשיג הבנה טבעית כמו בני אדם.

הקשרים שונים של "למידה"

טכנולוגיית הבינה המלאכותית, למרות האינטליגנציה שלה, עדיין מפגרת הרחק אחרי בני האדם בלמידת שפות - צילום: בינה מלאכותית

גורם מפתח נוסף הוא שילדים לומדים שפה בהקשרים חיים. כאשר הורים קוראים ספרים, מצביעים על ציפור בשמיים או משחקים עם חברים, ילדים קולטים כל הזמן מידע מצלילים, תמונות, מחוות ורגשות. זה עוזר למוח ליצור רשתות קשרים עשירות, ובכך ללמוד ולהשתמש בשפה בצורה טבעית יותר.

לעומת זאת, בינה מלאכותית לומדת מנתוני טקסט סטטיים וחסרה לה את הניואנסים הרגשיים, המחוותיים והחברתיים שהם מרכיבים מרכזיים של ביטוי והבנה של שפה אנושית.

חוץ מזה, ילדים לא "טוענים מראש" ידע כמו בינה מלאכותית אלא בונים את מערכת השפה שלהם באמצעות ניסוי וטעייה.

לדוגמה, ילדים יכולים להוסיף מילים המבטאות פעולה בזמן עבר מבלי שלימדו אותן באופן רשמי, כמו המילה "đà…rổi": "Con đã ăn cơm" (כבר אכלתי אורז). זהו תהליך שלב אחר שלב, המתפתח ומשתפר ללא הרף לאורך זמן, יכולת שבינה מלאכותית עדיין לא יכולה לשכפל.

מחקר חדש זה לא רק מסייע להבין טוב יותר את התפתחות השפה אצל ילדים, אלא גם פותח גישות חדשות לבינה מלאכותית. מדענים מאמינים שכדי שמחשבים ילמדו שפה טבעית כמו בני אדם, בינה מלאכותית צריכה לתקשר יותר עם העולם האמיתי, כולל תנועה, מגע, תצפית ומשוב.

בנוסף, המחקר מציע כי דפוסי למידת השפה של ילדים עשויים לשקף כיצד בני אדם פיתחו תקשורת לפני מאות אלפי שנים. ייתכן שהשפה צצה לא רק כדי להעביר מידע, אלא גם ליצירת קשרים חברתיים, משחק וחינוך.

טכנולוגיות מחקר חדשות, כגון מכשירי מעקב עיניים, בינה מלאכותית לניתוח קולי ומודלים תלת-ממדיים של מוח, עוזרות למדענים לקבל תובנות עמוקות יותר לגבי האופן שבו ילדים לומדים ומעבדים שפה בזמן אמת.

כפי ששיתף פרופסור רולנד: "אם אנחנו רוצים שבינה מלאכותית תלמד שפה כמו בני אדם, עלינו לעצב מחדש מכונות מהיסוד, כך שהן לא רק יעבדו נתונים, אלא גם יחוו את העולם כמו ילדים."

חזרה לנושא

מין היי

מקור: https://tuoitre.vn/ai-can-92-000-nam-moi-hoc-ngon-ngu-gioi-bang-mot-dua-tre-20250910100215411.htm