Newsy

Sztuczna inteligencja coraz bliższa ludzkiemu sposobowi przyswajania wiedzy. Naukowcy opracowali model, który uczy się języka tak jak dzieci

2024-03-18  |  06:15

Naukowcy z Uniwersytetu Nowojorskiego opracowali model uczenia maszynowego, który naśladuje sposób, w jaki dzieci uczą się języka. Wykorzystując nagrania wideo i audio rejestrowane z perspektywy małego dziecka, model z powodzeniem nauczył się dopasowywać słowa do odpowiadających im obrazów. Wysoka, dwukrotnie większa niż w przypadku dużo większych modeli skuteczność pozwala przypuszczać, że jesteśmy bliscy zrozumienia tego, w jaki sposób dzieci zaczynają rozumieć język i go używać. Dotychczas poruszaliśmy się w obszarze niepotwierdzonych, a jedynie uprawdopodobnionych teorii.

– Jest wiele różnych teorii na temat tego, jak dzieci przyswajają język. Z jednej strony mamy teorię naturalnego przyswajania języka – wielu badaczy twierdzi, że dzieci rodzą się ze specjalnymi elementami czy wiedzą wbudowaną w mózg, która w wyjątkowy sposób pozwala nam uczyć się języka. Z drugiej strony mamy teorię bazującą na wychowaniu, zgodnie z którą dzieci uczą się języka głównie na podstawie doświadczeń zmysłowych. Nie chodzi tu o zdolności wrodzone, ale doświadczenia zdobywane codziennie, które pozwalają nam przyswajać na przykład język angielski – wyjaśnia w rozmowie z agencją Newseria Innowacje Wai Keen Vong z Centrum Analityki Danych Uniwersytetu Nowojorskiego.

W swojej pracy naukowcy oparli się w przeważającej części na drugiej z wymienionych teorii. Opracowując model, chcieli jednocześnie głębiej zrozumieć proces wczesnego przyswajania języka.

Zbiór danych będących bazą do pracy zebrano za pomocą kamery montowanej na głowie i noszonej przez jedno dziecko. Rejestrowała ona nagrania wideo i audio, towarzysząc dziecku w okresie pomiędzy 6. a 25. miesiącem życia. Zbiór danych obejmował 600 tys. klatek wideo w połączeniu i 37,5 tys. transkrybowanych wypowiedzi. Kluczowe było to, by badanie nie odbywało się w warunkach laboratoryjnych, lecz jak najbliższych naturalnemu środowisku.

– To największy model tego rodzaju, jaki dotychczas powstał. Istnieją już zbiory danych zawierające nagrania ludzi mówiących do swoich dzieci, ale żaden z nich nie obejmował tak długiego okresu i nie zawierał materiałów wideo przedstawiających to, co dziecko widzi w danym momencie. Nasze dane dają wyjątkową perspektywę na kwestię przyswajania języka. Ponadto połączyliśmy te dane z multimodalną siecią neuronową. Model jest dość ogólny w zakresie sposobu uczenia się. Przesyła się dane i proste aktualizacje reguł, na podstawie których przebiega uczenie się. Fakt, że uczenie się zachodzi, dostarcza nowego spojrzenia na wczesne przyswajanie języka, jest ono inne od wcześniejszego podejścia w tej kwestii. Dużo większy nacisk jest położony na uczenie się i na to, co można dzięki niemu osiągnąć – podkreśla Wai Keen Vong.

Wydajność modelu została oceniona na podstawie kategoryzacji polegającej na przypisywaniu słów do odpowiadających im wizualizacji. Dokładność klasyfikacji wyniosła 61,6 proc. Dla porównania przeprowadzono testy na kontrastowej sieci neuronowej obrazu i tekstu CLIP, wyszkolonej na dużo większym zasobie danych. W tym przypadku dokładność klasyfikacji wyniosła zaledwie 34,7 proc.

– Po raz pierwszy potwierdzono, że nasz model może się uczyć tych słów na podstawie rzeczywistych doświadczeń dzieci. Ta możliwość uczenia się potwierdza słuszność koncepcji, że może być to jeden ze sposobów przyswajania tego rodzaju pojęć przez dzieci. Nie możemy stwierdzić tego kategorycznie, ale jest to bardzo sugestywny i interesujący kierunek dalszych badań – zapowiada badacz.

Według Precedence Research światowy rynek uczenia maszynowego przekroczył w 2022 roku 38 mld dol. przychodów. Do 2032 roku jego wielkość urośnie do ponad 771 mld dol.

Czytaj także

Kalendarium

Więcej ważnych informacji

Jedynka Newserii

Jedynka Newserii

Kongres Profesjonalistów Public Relations

Finanse

Europosłowie za wydłużeniem finansowania krajowych planów odbudowy o 1,5 roku. Apelują o większą przejrzystość wydatków

Instrument na rzecz Odbudowy i Zwiększania Odporności (RRF) – uruchomiony po pandemii COVID-19 – wygasa w sierpniu 2026 roku. Europosłowie w przyjętej niedawno rezolucji postulują, by przedłużyć ten termin o 18 miesięcy dla kluczowych projektów bliskich ukończenia. To szczególnie ważne dla Polski, która przez trzy lata – przez spór poprzedniego rządu z Komisją Europejską – miała zablokowany dostęp do środków z Krajowego Planu Odbudowy (KPO). Jednocześnie rezolucja wzywa do większej przejrzystości wydawanych funduszy.

Polityka

Prof. G. Kołodko: Druga prezydentura Trumpa zmienia Amerykę i świat na gorsze. Nie przyczynia się do rozwiązywania fundamentalnych światowych problemów

Zdaniem byłego wicepremiera i ministra finansów, prof. Grzegorz Kołodki, trumpizm wzmacnia pewne trendy nacjonalizmu, populizmu ekonomicznego i handlowego nie tylko w Ameryce, ale także w innych państwach. W ocenie ekonomisty Trump i trumpizm będą mieli negatywne skutki dla światowych procesów demograficznych, społecznych, kulturowych i ekonomicznych. Prezydentura Trumpa nie skupia się na rozwiązywaniu najważniejszych światowych problemów, takich jak m.in. migracja, zimna wojna, czy też ocieplenie klimatu.

Konsument

Branża opakowań nie traktuje unijnych regulacji jako zagrożenia. Widzi w nich impuls do rozwoju

W UE co roku wytwarza się ponad 2,2 mld t odpadów. Aby ograniczyć ich ilość, promowane jest przechodzenie na bardziej zrównoważony model, czyli gospodarkę o obiegu zamkniętym. W ramach pakietu zmian prawnych ograniczających negatywny wpływ działalności człowieka na środowisko nacisk położony jest w dużej mierze na producentów opakowań. Przedstawiciele branży podkreślają, że nowe regulacje to dla nich nie tylko nowe obowiązki, ale też okazja na zbudowanie przewagi konkurencyjnej.

Partner serwisu

Instytut Monitorowania Mediów

Szkolenia

Akademia Newserii

Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a  także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.