Bilim, Yeni Bir Dil Öğrenmek? ChatGpt'nin En Hızlı Genç Zihinleri

En zeki makineler bile, konu dil öğrenimi olduğunda genç zihinlerle rekabet edemez. Araştırmacılar, çocukların yapay zekanın nasıl önünde oldukları ve bunun neden önemli olduğu konusunda yeni bulguları paylaşıyorlar. Bir insan ChatGPT kadar hızlı bir dil öğrenebilseydi, bu 92.000 yıl sürerdi. Makineler büyük veri kümelerini yıldırım hızında işleyebilirken, konu doğal dili edinmeye geldiğinde çocuklar yapay zekayı geride bırakıyor. Max Planck Psikolinguistik Enstitüsü'nden Profesör Caroline Rowland ve İngiltere'deki ESRC LuCiD Merkezi'ndeki meslektaşlarının işbirliğiyle yakın zamanda Trends in Cognitive Sciences dergisinde yayınlanan yeni bir çerçeve, çocukların bu olağanüstü başarıyı nasıl elde ettiğini açıklamak için yeni bir çerçeve sunuyor.

Bilim insanları , başa takılan göz takibi ve yapay zeka destekli konuşma tanıma gibi araştırma araçlarındaki son gelişmeler sayesinde, bebeklerin bakıcıları ve çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğini benzeri görülmemiş bir ayrıntıyla gözlemleyebiliyor. Ancak, veri toplama yöntemlerindeki hızlı büyümeye rağmen, bu bilginin akıcı konuşmaya nasıl çevrildiğini açıklayan teorik modeller geride kaldı. Yeni çerçeve bu boşluğu dolduruyor. Hesaplamalı bilim, dilbilim, sinirbilim ve psikolojiden geniş bir yelpazede veriyi sentezleyen araştırma ekibi, bebeklerin dili yapay zekadan çok daha hızlı nasıl öğrendiklerini anlamanın anahtarının aldıkları bilgi miktarında değil, bu bilgiden nasıl öğrendiklerinde yattığını öne sürüyor.

Çocuklar, öncelikli olarak yazılı metinlerden ve pasif olarak öğrenen makinelerin aksine, büyüyen sosyal, bilişsel ve motor becerileri tarafından yönlendirilen aktif ve gelişen bir gelişim yoluyla dili edinirler. Çocuklar dünyayı anlamak ve dil becerilerini geliştirmek için tüm duyularını kullanırlar: görme, işitme, koku alma, dinleme ve dokunma. Bu dünya onlara birden fazla duyudan gelen zengin, koordineli sinyaller sağlayarak, dilin nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olan çeşitli ve senkronize ipuçları sağlar. Ve çocuklar sadece dilin kendilerine gelmesini beklemezler; çevrelerini aktif olarak keşfederler ve sürekli olarak yeni öğrenme fırsatları yaratırlar. Rowland , "Yapay zeka sistemleri verileri işler, ancak çocuklar aslında yaşarlar" diyor. "Öğrenmeleri somut, etkileşimli ve sosyal ve duyusal bağlamlarda derin köklere sahiptir. Deneyimler ararlar ve öğrenmelerini buna göre dinamik bir şekilde uyarlarlar: elleri ve ağızlarıyla nesneleri keşfederler, yeni ve heyecan verici oyuncaklara doğru sürünürler veya ilginç buldukları nesneleri işaret ederler. Dilde bu kadar hızlı ustalaşmalarını sağlayan şey budur." Bu içgörüler yalnızca bebek gelişimine ilişkin anlayışımızı yeniden şekillendirmekle kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka, yetişkin dil işleme ve hatta insan dilinin evrimi üzerine araştırmalar için de geniş kapsamlı çıkarımlara sahip. Rowland, "Yapay zeka araştırmacıları bebeklerden çok şey öğrenebilir," diyor. "Makinelerin insanlar kadar iyi dil öğrenmesini istiyorsak, onları sıfırdan nasıl tasarladığımızı yeniden düşünmemiz gerekebilir."