人工智能可以像人類(lèi)一樣學(xué)習語(yǔ)言

查爾姆斯大學(xué)的研究人員深入探究了學(xué)習語(yǔ)言所需的條件——為人類(lèi)和 AI 提供了啟示

兩個(gè) AI 代理之間的通信游戲學(xué)習如何學(xué)習新語(yǔ)言以及如何理解人類(lèi)學(xué)習語(yǔ)言的方式。在發(fā)送方，顏色由一個(gè)符號表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該符號的對應顏色。

查爾姆斯大學(xué)的研究人員的結論：一個(gè)自主學(xué)習語(yǔ)言的 AI 系統會(huì )發(fā)展出與人類(lèi)語(yǔ)言結構相同的方式的語(yǔ)言。就像我們人類(lèi)從前輩那里學(xué)習一樣，當 AI 模型利用前輩的知識時(shí)，它們會(huì )變得更好。這由瑞典查爾姆斯大學(xué)和哥德堡大學(xué)進(jìn)行的一項研究所示，該研究探索了人類(lèi)語(yǔ)言背后的機制，并為未來(lái) AI 的發(fā)展提供了重要的知識。

我們發(fā)現人工智能模型達到了與人類(lèi)語(yǔ)言結構相同的東西，而且語(yǔ)言學(xué)習的方式與人類(lèi)語(yǔ)言相似。因此，這項研究表明了對人工智能模型工作方式的重要見(jiàn)解，同時(shí)也加深了對人類(lèi)語(yǔ)言演變過(guò)程的理解，艾米爾·卡爾松說(shuō)，在研究期間，他是哥德堡大學(xué)和查爾姆斯大學(xué)的一名博士生。

根據艾米爾·卡爾松的說(shuō)法，結果表明我們相互溝通和學(xué)習的能力對于語(yǔ)言隨時(shí)間發(fā)展至關(guān)重要?！爱斘覀冎粡牧硪粋€(gè)人那里學(xué)習某事，也許不理解它的好處時(shí)，我們發(fā)展知識的趨勢就會(huì )減少。但是當我們實(shí)際上必須使用我們所學(xué)的知識來(lái)解決問(wèn)題并向前邁進(jìn)時(shí)，那就是可以創(chuàng )造出結構化和有效語(yǔ)言的時(shí)候，”他說(shuō)。
他希望這些結果將為語(yǔ)言研究以及人工智能和計算機科學(xué)研究帶來(lái)新的見(jiàn)解和想法。