言語学習の謎を解明するために、AI研究者たちは、幼児の頭の上に GoPro カメラを取り付けるという、ありそうもない手段を講じています。 少し奇妙に思えるかもしれませんが、この新しいやり方は、若い心がいかに簡単に言語を認識して処理できるかを示すことを目的としていますが、これは最も洗練された人工知能システムでもまだ手の届かない偉業です。
言語を学習している子どもからの洞察
ニューヨーク州立大学の心理学者ブレンデン・レイクは、現在人間とコンピューターのインタラクションに関する研究に従事しており、彼の研究の傑出した例です。 この研究には、彼の娘を含む全米から来た25人の子供たちが参加している。 彼と彼のチームはビデオを見たり、音声を聞いたりします。 彼らは、世界は子供の視点から見ることができると信じています。 したがって、彼らは言語習得の秘密を解読することができます。
生成 AI の急増の背後にある主要な構築者である大規模な言語モデルは、数兆語にも及ぶ過剰なデータでニューラル ネットワークに簡単に過負荷をかける可能性があります。 それにもかかわらず、子供たちは驚くべき言語能力を持っており、それをはるかに少ない経験で身につけることができます。 この不平等は、交互のアプローチによって子供たちの効率レベルを達成する方法についてレイクが実施した調査のような研究を促進しました。
同氏は、より多くのデータを供給しながら、必ずしも大規模なモデルがより多くのことを実行する必要はなく、その点にもっと焦点を当てる必要があると述べています。 そうすれば人はこれほど優れた能力を獲得できると彼は主張した。 それでも、それは人間の知性について私たちが知っているものとはかけ離れた地球外知性体に似てきており、人間の知性について賞賛されるのは、限られた入力から学習し、見られたデータから非常に遠くまで一般化する能力です。
AIによる言語習得
カールが監督するチームはすでに好成績を収めている。 1月に、彼らは幼い子供の生涯からの61時間の映像を使ってニューラルネットワークを訓練した。 このモデルは、被験者の発話内の単語や文全体を含む断片を、ビデオ内のそれぞれの画像と照合できることを示しました。 それにもかかわらず、この研究は、動詞やtrac概念などの複雑なテーマに適用できる可能性があるタイルの限界を明らかにしています。
Lake 氏は、将来のビデオ モデリング テクノロジの進歩により、より複雑な手法をモデルに組み込むことが可能になると見ています。 人間の赤ちゃんを構築し完全にシミュレートする高度なシミュレーションに含まれる結果は、発達障害をインテリジェントに発見し、言語リハビリテーションを最適化することになります。
レイクのような研究者の取り組みと同様に、言語獲得の謎は、知覚を備えた機械や人間の脳の働きを発見するための入り口を作成するという目標だけではありません。 この独創的なアプローチが進められると、子どものスピードと柔軟性で学習する言語モデルの新時代が世界に到来する可能性があり、AI の分野と認知発達の理解に革命をもたらすでしょう。
キーの違いワイヤは、暗号ブランドが速く見出しを突破して支配するのに役立ちます
