Yapay zekanın bir çocuk kadar dil öğrenmesi için 92.000 yıla ihtiyacı var

Yeni bir araştırmaya göre ChatGPT gibi bir yapay zeka sisteminin normal bir çocuğun dil öğrenme hızına ulaşması 92.000 yıl sürecek.

Çocukların dili, mevcut yapay zeka (YZ) sistemlerinden daha etkili bir şekilde öğrenebilmesi, eğitimin , teknolojinin ve beyin biliminin geleceğini şekillendirebilir - İllüstrasyon fotoğrafı

Max Planck Dil Psikolojisi Enstitüsü'nden (Hollanda) Profesör Caroline Rowland'ın yeni araştırması, çocukların dili mevcut yapay zeka teknolojisinden çok daha etkili bir şekilde öğrendiğini gösteriyor.

Çocuklar sadece dili özümsemekle kalmaz, aynı zamanda etkileşimler, duygular ve canlı deneyimler aracılığıyla kendi sistemlerini de oluştururlar. Bu arada, yapay zekâ teknolojisinin çoklu duyusal bilgileri birbirine bağlamada hâlâ zorlukları vardır.

Bu araştırma, çocuklarda dil gelişiminin anlaşılmasına yardımcı olmasının yanı sıra gelecekte yapay zeka teknolojisinin geliştirilmesi için yeni yollar açıyor.

Çocuklar "dil içinde yaşar", yapay zeka sadece "verileri işler"

Profesör Rowland'a göre çocuklar "dil içinde yaşarken", yapay zekâ yalnızca "veri işler". Emeklemekten, dokunmaya, dinlemeye, görmeye, sormaya ve taklit etmeye kadar dünyaya aktif katılım, çocuğun beyninin dili duygular, jestler ve bağlamla doğal olarak ilişkilendirmesine yardımcı olur.

Yapılan araştırmalar, ChatGPT gibi bir yapay zeka sisteminin normal bir çocuğun dil öğrenme hızına ulaşmasının 92.000 yıl süreceğini tahmin ediyor.

Bilim insanları, çocukların yapay zekâ (YZ) sistemlerinden neden çok daha hızlı ve etkili bir şekilde dil öğrendiklerine dair bir açıklama buldu. Buna göre, insan beyni, makinelerin henüz simüle edemediği özel öğrenme mekanizmalarına sahip ve bu mekanizmalar arasında üç temel fark bulunuyor: bilginin alınma şekli, sosyal etkileşim ve dil oluşturma mekanizması.

Çocuklar dili yalnızca metin verilerinden öğrenmekle kalmaz, aynı zamanda birden fazla duyudan gelen bilgileri de birleştirir: işitme, görme, dokunma, hatta koku ve tat alma. Örneğin, bir bebek "köpek" kelimesini öğrendiğinde, beyni aynı anda bir köpeğin havlama sesini, bir köpeğin görüntüsünü, yumuşak tüylerinin hissini ve onunla oynamanın verdiği mutluluk hissini hatırlar.

Çocukların dili derinlemesine anlayıp hatırlamalarına yardımcı olan, sesler, görüntüler, duygular ve anlamlar arasında bağlantılar kuran bu çok katmanlı kombinasyondur. Ancak, mevcut yapay zeka sistemleri hâlâ çoğunlukla statik metin verilerini işliyor ve birden fazla duyudan gelen bilgileri birbirine bağlama yeteneğinden yoksun; bu da makinelerin insanlar gibi doğal bir anlayışa ulaşmasını zorlaştırıyor.

Farklı "öğrenme" bağlamları

Yapay zeka teknolojisi, zekasına rağmen dil öğrenmede hâlâ insanlardan çok geride - Fotoğraf: AI

Bir diğer önemli etken ise çocukların dili canlı bağlamlarda öğrenmesidir. Ebeveynler kitap okurken, gökyüzündeki bir kuşu işaret ederken veya arkadaşlarıyla oynarken, çocuklar sürekli olarak seslerden, görüntülerden, jestlerden ve duygulardan bilgi alırlar. Bu, beynin zengin bağlantı ağları oluşturmasına ve böylece dili daha doğal bir şekilde öğrenmesine ve kullanmasına yardımcı olur.

Buna karşılık, yapay zeka statik metin verilerinden öğrenir ve insan dilinin ifadesinin ve anlaşılmasının temel bileşenleri olan duygusal, jestsel ve sosyal nüanslardan yoksundur.

Ayrıca çocuklar yapay zeka gibi bilgiyi önceden yüklemiyor, deneme yanılma yoluyla kendi dil sistemlerini kuruyorlar.

Örneğin, çocuklar, "đà…rổi": "Con đã ăn cơm" (Pilavı çoktan yedim) gibi, geçmiş zamanda bir eylemi ifade eden kelimeleri resmen öğretilmeden ekleyebilirler. Bu, adım adım ilerleyen, zaman içinde sürekli gelişen ve mükemmelleşen bir süreçtir ve yapay zekanın henüz taklit edemediği bir yetenektir.

Bu yeni araştırma, çocukların dil gelişimini daha iyi anlamamıza yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zekâ için yeni yaklaşımlar da sunuyor. Bilim insanları, bilgisayarların insanlar gibi doğal dili öğrenebilmesi için yapay zekânın hareket, dokunma, gözlem ve geri bildirim gibi gerçek dünyayla daha fazla etkileşime girmesi gerektiğine inanıyor.

Çalışma ayrıca, çocukların dil öğrenme kalıplarının, insanların yüz binlerce yıl önce iletişimi nasıl geliştirdiğini yansıtabileceğini öne sürüyor. Dil, yalnızca bilgi aktarmak için değil, aynı zamanda sosyal bağlantı, oyun ve eğitim için de ortaya çıkmış olabilir.

Göz izleme cihazları, ses analizli yapay zeka ve 3 boyutlu beyin modelleri gibi yeni araştırma teknolojileri, bilim insanlarının çocukların dili gerçek zamanlı olarak nasıl öğrendiği ve işlediği konusunda daha derin bilgiler edinmesine yardımcı oluyor.

Profesör Rowland'ın da belirttiği gibi: "Yapay zekanın insanlar gibi dil öğrenmesini istiyorsak, makineleri baştan aşağı yeniden tasarlamamız gerekiyor. Böylece, yalnızca verileri işlemekle kalmayıp, aynı zamanda dünyayı çocuklar gibi deneyimleyebiliyorlar."

Konuya geri dön

MINH HAI

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