Cultura si divertisment

Un nou studiu realizat la Institutul Max Planck pentru Psiholingvistica ofera cea mai cuprinzatoare explicatie de pana acum. Condusa de psihologul de dezvoltare Caroline Rowland si colegii sai de la Centrul ESRC LuCiD din Marea Britanie, cercetarea sugereaza ca avantajul decisiv nu este cantitatea de date pe care o primesc copiii, ci modul in care interactioneaza cu acestea. Motorul lor de invatare activ, concret si integrat social poate oferi lectii si pentru urmatoarea generatie de inteligenta artificiala, potrivit Earth. Cum copiii mici alimenteaza cercetarea In ultimul deceniu au fost create o multitudine de instrumente - dispozitive de urmarire a miscarilor oculare montate pe cap, microfoane purtabile, analizoare de scene cu viziune artificiala - care permit oamenilor de stiinta sa captureze instantanee din copilarie. Un set de date modern tipic poate include tot ceea ce vede, aude, intelege si bolboroseste un copil de doi ani intr-o dupa-amiaza obisnuita. Ceea ce lipseste, sustin Rowland si coautorii ei, este o teorie integrata a modului in care aceste fluxuri multisenzoriale se traduc in gramatica si vocabular. Cum simturile modeleaza vorbirea Cadrul pe care il propun se bazeaza pe mai multe principii care se intaresc reciproc. Primul este integrarea multisenzoriala. Spre deosebire de chatbot-urile bazate pe text, bebelusii proceseaza limbajul pe un fundal bogat de imagini, sunete, gusturi, mirosuri si texturi. O lingura de piure de banane, de exemplu, are o culoare, un miros, o forma, o temperatura si o eticheta verbala din partea ingrijitorului. In timp, aceste indicii corelate ajuta bebelusii sa descifreze coduri lingvistice care ar deruta un elev care invata doar din texte. Corpuri in miscare, minti active Al doilea este intruparea. Corpurile copiilor sunt in continua miscare - se rostogolesc, se tarasc, arata cu degetul, pun obiecte in gura. Fiecare actiune schimba fluxul de date primite, generand corelatii noi intre cuvinte si experiente fizice, cum ar fi asocierea cuvantului "ceasca" cu senzatia unei margini de plastic. Acest tip de activitate "in bucla inchisa" le permite copiilor sa testeze ipoteze pe loc, folosind miscarea ca parte a procesului de invatare. Imersiunea sociala joaca un al treilea rol esential. Ingrijitorii isi adapteaza instinctiv discursul in timp real, repetand cuvinte, exagerand intonatia sau schimband subiectele in functie de atentia copilului. In timp ce sistemele de AI citesc din seturi de date statice, copiii beneficiaza de un curriculum dinamic si personalizat, conceput de minti umane evoluate pentru predare. Curiozitatea stimuleaza invatarea copiilor mici Un al patrulea principiu este plasticitatea incrementala. Creierul tanar se reorganizeaza rapid, intarind si eliminand conexiunile neuronale ca raspuns la experienta. Aceasta adaptabilitate le permite copiilor sa isi schimbe prioritatile de invatare pe masura ce cresc - incepand cu stapanirea sunetelor, apoi a cuvintelor, apoi a gramaticii - fara a fi nevoie sa renunte la cunostintele anterioare. In cele din urma, exista motivatia si curiozitatea. Poate cel mai important aspect este ca cei mici doresc sa descifreze lumea din jurul lor. Ei cauta in mod activ noutati, cer lamuriri si manifesta o bucurie vizibila atunci cand reusesc, sustinand ore intregi de practica lingvistica zilnica fara instructiuni explicite. "Sistemele de AI proceseaza date, dar copiii le traiesc cu adevarat", a explicat Rowland. "Invatarea lor este concreta, interactiva si profund inradacinata in contexte sociale si senzoriale". "Ei cauta experiente si isi adapteaza dinamic invatarea in functie de acestea, explorand obiecte cu mainile si gura, tarandu-se spre jucarii noi si interesante sau aratand cu degetul obiectele pe care le gasesc interesante. Asta le permite sa stapaneasca limba atat de repede". Ce pot invata copiii de la AI Autorii considera ca aceste descoperiri ar putea remodela strategia de invatare automata. Modelele lingvistice actuale de mari dimensiuni prelucreaza terabiti de text scris, o modalitate cu care copiii abia se confrunta la varsta scolara. Pentru a reduce decalajul de performanta, inginerii ar putea dota robotii cu intrari multisenzoriale, explorare motorie si bucle de feedback social in timp real, oferind, in esenta, elevilor din siliciu o copilarie simulata. "Cercetatorii din domeniul AI ar putea invata multe de la bebelusi", a spus Rowland. "Daca vrem ca masinile sa invete limba la fel de bine ca oamenii, poate ca trebuie sa regandim modul in care le proiectam, de la zero". Copii mici simulati in laboratoare Grupul lui Rowland testeaza deja modelul cu inregistrari longitudinale de la familii multilingve. Intre timp, neurostiintificii cognitivi planifica studii de imagistica cerebrala pentru a cartografia modul in care buclele senzoriale-motorii modeleaza circuitele lingvistice. In ceea ce priveste inteligenta artificiala, mai multe laboratoare experimenteaza cu agenti incorporati care se tarasc prin crese virtuale, manipuland obiecte in timp ce leaga cuvintele de experienta. Ramane de vazut daca acesti copii sintetici pot acoperi un deficit de 92.000 de ani. Ce este clar este ca cei mai mici lingvisti ai umanitatii detin inca secrete pe care nici cele mai mari retele neuronale nu le-au descifrat inca. Studiul este publicat in revista Trends in Cognitive Sciences.