ciot O nouă cercetare asupra modului în care copiii învață limbajul poate ajuta domeniul învățării automate - Unite.AI
Conectează-te cu noi

Inteligenta Artificiala

O nouă cercetare asupra modului în care copiii învață limbajul poate ajuta domeniul învățării automate

Actualizat on

O echipă de cercetători de la Universitatea Carnegie Mellon a dezvoltat o nouă metodă pentru a evalua experimental modul în care părinții își modifică limbajul atunci când vorbesc cu copiii, în funcție de ceea ce aceștia din urmă știu deja. Modelul este primul de acest gen. 

Cercetătorii au descoperit că părinții au structuri precise ale modelelor de limbaj ale copiilor lor, iar acestea sunt folosite pentru a-și regla propriul limbaj atunci când vorbesc cu copiii. 

Cercetarea a fost publicată în jurnal Ştiinţa Psihologică.

Tuning Language pentru copii

Daniel Yurovsky este profesor asistent de psihologie la Universitatea Carnegie Mellon. 

„Știm de ani de zile că părinții vorbesc cu copiii diferit decât cu alți adulți în multe feluri, de exemplu simplificându-și vorbirea, duplicând cuvintele și extinzând sunetele vocale”, a spus Yurovsky. „Aceste lucruri îi ajută pe copiii mici să înțeleagă limbajul, dar nu știam dacă părinții își schimbă felul în care vorbesc pe măsură ce copiii însușesc limbajul, oferindu-le copiilor o introducere lingvistică „exact” pentru a învăța următorul lucru.”

Potrivit echipei, adulții vorbesc copiilor mai lent și mai înalt și se bazează, de asemenea, pe enunțuri exagerate, repetare și limbaj simplificat. Pe lângă toate acestea, adulții folosesc și întrebări pentru a evalua înțelegerea unui copil, iar acest întreg model se schimbă pe măsură ce fluența limbajului copilului crește.

Yurovsky spune că acest lucru este similar cu modul în care un elev progresează atunci când învață matematică la școală.

„Când mergi la școală, începi cu algebră și apoi iei geometria plană înainte de a trece la calcul”, a spus Yurovsky. „Oamenii vorbesc cu copiii folosind același tip de structură fără să se gândească la asta. Ei urmăresc cât de multe știe copilul lor despre limbaj și modifică modul în care vorbesc, astfel încât copiii să le înțeleagă.”

Pentru a înțelege modul în care îngrijitorii își modifică interacțiunile pe măsură ce copilul se dezvoltă, echipa a dezvoltat un joc în care părinții își ajută copiii să aleagă un anumit animal dintr-un set de trei. Jumătate dintre animale erau acelea pe care copiii le învață adesea înainte de vârsta de 2 ani, în timp ce cealaltă jumătate erau animale pe care copiii le învață adesea mai târziu.

Au fost un total de 41 de perechi copil-adult care au jucat acest joc, iar diferențele în modul în care părinții au vorbit despre animalele pe care credeau că le cunoșteau copiii au fost măsurate. 

„Părinții au o cunoaștere incredibil de precisă a limbajului copiilor lor, deoarece i-au văzut cum cresc și învață”, a spus Yurovsky. „Aceste rezultate arată că părinții își valorifică cunoștințele despre dezvoltarea limbajului copiilor lor pentru a ajusta informațiile lingvistice pe care le oferă.”

Cercetarea a constatat că îngrijitorul a folosit diverse tehnici atunci când a transmis animalul „necunoscut” către copil, cum ar fi descriptori suplimentari cu care copilul era familiarizat.

„Această abordare [de cercetare] ne permite să confirmăm experimental ideile pe care le-am dezvoltat pe baza observațiilor despre modul în care copiii și părinții se angajează în casă”, a spus Yurovsky. „Am descoperit că părinții nu numai că au folosit ceea ce știau deja despre cunoștințele lingvistice ale copiilor lor înainte de studiu, ci și că, dacă au aflat că au greșit – copilul lor nu cunoștea de fapt „leopard”, de exemplu – au schimbat modul în care am vorbit despre acel animal data viitoare.”

Util în domeniul învățării automate

Potrivit lui Yurovsky, rezultatele ar putea ajuta cercetătorii în învățarea automată.

„Aceste rezultate ne-ar putea ajuta să înțelegem cum să ne gândim la sistemele de limbaj de învățare automată”, a spus el. „În acest moment, antrenăm modele lingvistice, oferindu-le toate datele lingvistice pe care le putem pune mâna deodată. Dar s-ar putea să ne descurcăm mai bine dacă le-am putea oferi datele potrivite la momentul potrivit, păstrându-le exact la nivelul potrivit de complexitate pentru care sunt pregătiți.”

Echipa de cercetători a inclus, de asemenea, Ashley Leung de la Universitatea din Chicago și Alex Tunkel de la George Washington University School of Medicine and Health Sciences.

 

Alex McFarland este jurnalist și scriitor AI care explorează cele mai recente evoluții în inteligența artificială. A colaborat cu numeroase startup-uri și publicații AI din întreaga lume.