Hoe baby’s en kunstmatige intelligentie woorden leren

Een nieuwe studie heeft aangetoond dat baby’s en kunstmatige intelligentie (AI) op vergelijkbare wijze woorden leren door middel van visuele en auditieve prikkels. Het onderzoek, uitgevoerd door een team van wetenschappers, werpt een nieuw licht op de mysterieuze manier waarop mensen taal leren.

Volgens Evan Kidd, een psycholinguïst aan de Australian National University, hebben sommige ideeën over taalverwerving de opvatting dat mensen geboren worden met gespecialiseerde kennis die ons in staat stelt woorden op te nemen. Het nieuwe onderzoek toont echter aan dat baby’s mogelijk niet veel ingebouwde cognitieve mechanismen nodig hebben om het proces van woordleren te beginnen.

In tegenstelling tot veel grote taalmodellen, zoals die van chatbots, houdt het nieuwe model het simpel en klein. Deze modellen leren spreken aan de hand van enorme hoeveelheden gegevens. De onderzoekers hebben echter bewust gekozen voor een realistischer model van taalverwerving, dat slechts een klein percentage van de data gebruikt. De vraag is: “Kan het model taal leren van dit soort input?”

Om de input te beperken tot de ervaringen van een echte baby, hebben de onderzoekers hun AI-programma getraind met de feitelijke ervaringen van een Australisch kind genaamd Sam. Gedurende meer dan twee jaar werden video-opnames gemaakt van Sam terwijl hij groeide en Engels leerde. De beelden die Sam zag en de woorden die hij hoorde werden aan elkaar gekoppeld in het AI-programma.

Het AI-programma, een zogenaamd neurale netwerk, gebruikte ongeveer 60 uur aan video-opnames van Sam’s ervaringen. Dit vertegenwoordigde slechts ongeveer 1 procent van Sam’s wakkere uren. Het programma leerde vervolgens hoe goed de beelden en gesproken woorden met elkaar overeenkwamen.

Het proces werd herhaald, waardoor het model steeds beter werd in het herkennen van de relatie tussen objecten en woorden. Hiermee werd aangetoond dat AI-systemen niet per se enorme hoeveelheden data nodig hebben om taal te leren, maar dat een realistischer en beperktere dataset voldoende kan zijn.

Dit onderzoek werpt een nieuw licht op hoe baby’s en kunstmatige intelligentie taal leren. Het suggereert dat een klein percentage van relevante data voldoende kan zijn voor AI-systemen om woorden te leren, vergelijkbaar met hoe baby’s taal leren van hun ouders en omgeving. Het opent nieuwe mogelijkheden voor het ontwikkelen van efficiëntere AI-modellen voor taalverwerving.

Veelgestelde vragen (FAQ)

1. Hoe leren baby’s en kunstmatige intelligentie (AI) woorden?
Baby’s en AI leren woorden op vergelijkbare manieren door middel van visuele en auditieve prikkels. Een nieuwe studie toont aan dat baby’s mogelijk niet veel ingebouwde cognitieve mechanismen nodig hebben om het proces van woordleren te beginnen.

2. Wat is het verschil tussen het nieuwe model van taalverwerving en grote taalmodellen zoals chatbots?
Het nieuwe model van taalverwerving is eenvoudiger en kleiner in vergelijking met grote taalmodellen zoals die van chatbots. In plaats van enorme hoeveelheden gegevens te gebruiken, maakt dit model bewust gebruik van een klein percentage van de data om een realistischer beeld te krijgen van taalverwerving.

3. Hoe hebben de onderzoekers het AI-programma getraind?
Om de input te beperken tot de ervaringen van een echte baby, hebben de onderzoekers hun AI-programma getraind met de feitelijke ervaringen van een Australisch kind genaamd Sam. Gedurende meer dan twee jaar werden video-opnames gemaakt van Sam terwijl hij groeide en Engels leerde. De beelden die Sam zag en de woorden die hij hoorde werden aan elkaar gekoppeld in het AI-programma.

4. Hoeveel video-opnames werden gebruikt om het AI-programma te trainen?
Het AI-programma gebruikte ongeveer 60 uur aan video-opnames van Sam’s ervaringen. Dit vertegenwoordigde slechts ongeveer 1 procent van Sam’s wakkere uren.

5. Wat is het resultaat van het onderzoek?
Het onderzoek toont aan dat AI-systemen niet per se enorme hoeveelheden data nodig hebben om taal te leren. Een realistischer en beperktere dataset, vergelijkbaar met de ervaringen van een baby, kan voldoende zijn voor AI-systemen om woorden te leren.

6. Welke mogelijkheden opent dit onderzoek?
Dit onderzoek opent nieuwe mogelijkheden voor het ontwikkelen van efficiëntere AI-modellen voor taalverwerving. Het suggereert dat een klein percentage van relevante data voldoende kan zijn voor AI-systemen om op een vergelijkbare manier woorden te leren als baby’s dat doen van hun ouders en omgeving.

Belangrijke termen:
– Kunstmatige intelligentie (AI): Het vermogen van een computer of machine om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen.
– Neuraal netwerk: Een netwerk van verbonden kunstmatige neuronen dat wordt gebruikt in machine learning om taken uit te voeren en patronen te leren.
– Taalverwerving: Het proces waarbij individuen een taal leren, inclusief woorden, zinsstructuren en grammaticaregels.

Gerelateerde links:
Australian National University
Artificial Intelligence