언어 학습의 신비를 밝히기 위해 AI 연구자들은 유아의 머리 위에 GoPro 카메라를 장착하는 예상치 못한 과정을 밟고 있습니다. 조금 이상해 보일 수도 있지만, 이 새로운 작업 방식은 어린 마음이 어떻게 쉽게 언어를 습득하고 처리할 수 있는지 보여주는 것을 목표로 하며, 이는 가장 정교한 인공 지능 시스템으로도 아직 도달할 수 없는 위업입니다.
어린이의 언어 학습에서 얻은 통찰력
현재 인간과 컴퓨터의 상호작용에 대한 연구에 참여하고 있는 뉴욕주립대학교의 심리학자 브렌든 레이크(Brenden Lake)는 그의 연구의 뛰어난 예입니다. 이 연구에는 그의 딸을 포함하여 미국 전역에서 온 25명의 어린이가 참여했습니다. 그와 그의 팀은 비디오를 보고 오디오를 듣습니다. 그들은 아이들의 관점에서 세상을 볼 수 있다고 믿습니다. 그러므로 그들은 언어 습득의 비밀을 해독할 수 있습니다.
생성적 AI 급증의 주요 구성 요소인 대규모 언어 모델은 수조 단어에 달하는 과도한 데이터로 신경망에 쉽게 과부하를 줄 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 아이들은 놀라운 언어 능력을 갖고 있으며 훨씬 적은 노출에도 그것을 습득합니다. 이러한 불평등은 교대 접근 방식을 통해 어린이의 효율성 수준을 달성하는 방법에 대한 Lake의 조사와 같은 연구를 촉진했습니다.
그는 더 많은 데이터를 제공하면서 더 큰 모델이 더 많은 작업을 수행할 필요는 없지만 이에 더 중점을 두어야 한다고 말했습니다. 그는 그렇게 하면 이렇게 큰 능력을 얻을 수 있다고 주장했다. 그럼에도 불구하고 그것은 우리가 인간 지능에 대해 알고 있는 것과는 거리가 먼 외계 지능에 더 가까워지기 시작하고, 인간 지능에 대해 존경받는 점은 제한된 입력으로부터 학습한 다음 보이는 데이터와는 매우 멀리 일반화하는 능력입니다.
AI를 통한 언어 습득
Carl이 이끄는 팀은 이미 좋은 성과를 거두었습니다. 지난 1월, 그들은 어린 아이의 61시간 분량의 영상을 바탕으로 신경망을 훈련시켰습니다. 모델은 피험자의 음성에 있는 전체 단어와 문장이 포함된 조각을 비디오의 각 이미지와 일치시킬 수 있음을 보여주었습니다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 타일의 한계를 드러냈는데, 이는 동사,trac개념과 같은 복잡한 주제에 적용할 수 있다.
Lake는 비디오 모델링 기술의 미래 발전을 통해 모델에 더 복잡한 방법을 통합하는 것이 가능해질 것으로 보고 있습니다. 인간 아기를 만들고 완전히 시뮬레이션하는 고급 시뮬레이션을 통해 발달 장애를 지능적으로 찾아내고 언어 재활을 최적화할 수 있습니다.
Lake와 같은 연구자들의 노력과 유사하게, 언어 습득의 신비는 감각을 갖춘 기계를 만들고 인간 두뇌의 작용을 발견하는 관문을 만드는 목표만은 아닙니다. 이러한 독창적인 접근 방식이 발전함에 따라 세상은 어린이의 속도와 유연성으로 학습하는 언어 모델의 새로운 시대를 보게 될 것이며, 이는 AI 분야와 인지 발달에 대한 우리의 이해에 혁명을 일으킬 것입니다.
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