Sztuczna inteligencja potrzebuje 92 000 lat, aby nauczyć się języka, tak samo jak... dziecko

Nowe badanie szacuje, że systemowi sztucznej inteligencji, takiemu jak ChatGPT, zajęłoby 92 000 lat, aby osiągnąć taką samą szybkość uczenia się języka, jaką osiąga normalne dziecko.

Fakt, że dzieci uczą się języka skuteczniej niż jakikolwiek obecny system sztucznej inteligencji (AI), może ukształtować przyszłość edukacji , technologii i nauki o mózgu – zdjęcie ilustracyjne

Nowe badania profesor Caroline Rowland z Instytutu Psychologii Języków Maxa Plancka (Holandia) pokazują, że dzieci uczą się języka znacznie skuteczniej niż obecna technologia sztucznej inteligencji.

Dzieci nie tylko przyswajają język, ale także budują własne systemy poprzez interakcje, emocje i żywe doświadczenia. Tymczasem technologia sztucznej inteligencji wciąż ma trudności z łączeniem informacji wieloczuciowych.

Badania te nie tylko pomagają zrozumieć rozwój języka u dzieci, ale także otwierają nowe kierunki udoskonalania technologii sztucznej inteligencji w przyszłości.

Dzieci „żyją w języku”, a sztuczna inteligencja jedynie „przetwarza dane”

Według profesora Rowlanda dzieci „żyją w języku”, podczas gdy sztuczna inteligencja jedynie „przetwarza dane”. To aktywne uczestnictwo w świecie : od raczkowania, dotykania, słuchania, patrzenia, po zadawanie pytań i naśladowanie, pomaga mózgowi dziecka w naturalny sposób łączyć język z emocjami, gestami i kontekstem.

W rzeczywistości badania szacują, że systemowi sztucznej inteligencji, takiemu jak ChatGPT, zajęłoby 92 000 lat, aby osiągnąć taką samą szybkość uczenia się języka, jaką osiąga normalne dziecko.

Naukowcy znaleźli wyjaśnienie, dlaczego dzieci uczą się języków znacznie szybciej i skuteczniej niż systemy sztucznej inteligencji (AI). Ludzki mózg posiada bowiem specjalne mechanizmy uczenia się, których maszyny nie potrafią jeszcze symulować. Koncentrują się one na trzech kluczowych różnicach: sposobie odbioru informacji, interakcji społecznych oraz mechanizmie konstrukcji języka.

Dzieci uczą się języka nie tylko z danych tekstowych, ale także łączą informacje z wielu zmysłów jednocześnie: słuchu, wzroku, dotyku, a nawet węchu i smaku. Na przykład, kiedy niemowlę uczy się słowa „pies”, mózg jednocześnie zapamiętuje dźwięk szczekania psa, jego obraz, dotyk jego miękkiego futra i radość z zabawy z nim.

To właśnie ta wielowarstwowa kombinacja pomaga dzieciom dogłębnie rozumieć i zapamiętywać język, tworząc powiązania między dźwiękami, obrazami, emocjami i znaczeniami. Tymczasem obecne systemy sztucznej inteligencji nadal przetwarzają głównie statyczne dane tekstowe i nie potrafią łączyć informacji z wielu zmysłów, co utrudnia maszynom osiągnięcie naturalnego zrozumienia, takiego jak ludzie.

Różne konteksty „uczenia się”

Technologia sztucznej inteligencji, mimo swojej inteligencji, wciąż pozostaje daleko w tyle za ludźmi w nauce języków - Zdjęcie: AI

Kolejnym kluczowym czynnikiem jest to, że dzieci uczą się języka w żywych kontekstach. Kiedy rodzice czytają książki, wskazują ptaka na niebie lub bawią się z przyjaciółmi, dzieci nieustannie przyswajają informacje z dźwięków, obrazów, gestów i emocji. Pomaga to mózgowi tworzyć bogate sieci połączeń, a tym samym uczyć się i używać języka w sposób bardziej naturalny.

W przeciwieństwie do tego sztuczna inteligencja uczy się na podstawie statycznych danych tekstowych i brakuje jej niuansów emocjonalnych, gestykulacyjnych i społecznych, które są podstawowymi elementami ludzkiej ekspresji i rozumienia języka.

Poza tym dzieci nie „wstępnie gromadzą” wiedzę, jak sztuczna inteligencja, lecz budują swój własny system językowy metodą prób i błędów.

Na przykład dzieci potrafią dodawać słowa wyrażające czynność w czasie przeszłym bez formalnego nauczania, na przykład słowo „đà…rổi”: „Con đã ăn cơm” (Już jadłem ryż). To proces stopniowy, stale rozwijany i doskonalony z czasem – umiejętność, której sztuczna inteligencja nie jest jeszcze w stanie odtworzyć.

Te nowe badania nie tylko pomagają lepiej zrozumieć rozwój języka u dzieci, ale także otwierają nowe perspektywy dla sztucznej inteligencji. Naukowcy uważają, że aby komputery mogły nauczyć się języka naturalnego tak jak ludzie, sztuczna inteligencja musi intensywniej oddziaływać na świat rzeczywisty, w tym na ruch, dotyk, obserwację i sprzężenie zwrotne.

Ponadto badanie sugeruje, że wzorce uczenia się języka przez dzieci mogą odzwierciedlać sposób, w jaki ludzie rozwijali komunikację setki tysięcy lat temu. Język mógł powstać nie tylko po to, by przekazywać informacje, ale także do budowania relacji społecznych, zabawy i edukacji.

Nowe technologie badawcze, takie jak urządzenia śledzące ruch gałek ocznych, sztuczna inteligencja analizująca głos i trójwymiarowe modele mózgu, pomagają naukowcom lepiej zrozumieć, w jaki sposób dzieci uczą się i przetwarzają język w czasie rzeczywistym.

Jak zauważył profesor Rowland: „Jeśli chcemy, aby sztuczna inteligencja uczyła się języka jak ludzie, musimy zaprojektować maszyny od podstaw, aby nie tylko przetwarzały dane, ale także doświadczały świata jak dzieci”.

Powrót do tematu

MINH HAI

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