tunggul Panaliti Anyar Ngeunaan Kumaha Barudak Diajar Basa Bisa Ngabantosan Mesin Mesin - Unite.AI
Connect with kami

Kacerdasan buatan

Panaliti Anyar Kana Kumaha Barudak Diajar Basa Bisa Ngabantosan Mesin Diajar Widang

diropéa on

Hiji tim peneliti di Carnegie Mellon University geus ngembangkeun hiji metodeu anyar pikeun ékspériméntal evaluate kumaha kolotna ngarobah basa maranéhna lamun ngobrol jeung barudak gumantung kana naon nu dimungkinkeun geus terang. Modél ieu mangrupikeun anu pangheulana. 

Para panalungtik manggihan yén kolotna boga struktur tepat model basa barudak maranéhanana, sarta ieu dipaké pikeun nyaluyukeun basa sorangan nalika nyarita jeung barudak. 

Panalungtikan ieu diterbitkeun dina jurnal Élmu psikologi.

Ngatur Basa keur Barudak

Daniel Yurovsky nyaéta asisten dosen psikologi di Carnegie Mellon University. 

"Kami parantos terang mangtaun-taun yén kolot ngobrol sareng murangkalih béda ti déwasa sanés ku sababaraha cara, contona nyederhanakeun pidatona, ngaréplikasi kecap-kecap sareng manjangkeun sora vokal," saur Yurovsky. "Barang ieu ngabantuan murangkalih ngora pikeun ngenalkeun basa, tapi kami henteu terang naha kolotna ngarobih cara aranjeunna nyarios nalika murangkalih diajar basa, masihan input basa barudak anu 'leres' pikeun diajar hal salajengna."

Numutkeun tim, déwasa nyarita ka barudak leuwih laun tur dina pitch luhur, sarta maranéhanana ogé ngandelkeun enunciation exaggerated, pengulangan, jeung basa saderhana. Sagedengeun ti eta, sawawa ogé ngagunakeun patarosan pikeun ngukur pamahaman budak, sarta sakabéh modél ieu robah nalika kalancaran basa anak urang ngaronjat.

Yurovsky nyebatkeun ieu sami sareng kumaha kamajuan murid nalika diajar matematika di sakola.

"Nalika anjeun angkat ka sakola, anjeun mimitian ku aljabar teras nyandak géométri pesawat sateuacan ngalih kana kalkulus," saur Yurovsky. "Jalma ngobrol sareng murangkalih nganggo struktur anu sami tanpa mikirkeun éta. Aranjeunna ngalacak sabaraha budakna terang ngeunaan basa sareng ngarobih kumaha aranjeunna nyarios supados murangkalih ngartos aranjeunna.

Dina raraga ngartos kumaha caregivers ngarobah interaksi maranéhanana salaku anak tumuwuh, tim ngembangkeun hiji kaulinan dimana kolotna mantuan barudak maranéhanana nyokot sato husus tina susunan tilu. Satengah tina sato éta jalma anu barudak mindeng diajar saméméh umur 2, bari satengah séjén éta sato barudak mindeng diajar engké.

Jumlahna aya 41 pasang anak-dewasa anu maénkeun éta, sareng bédana kumaha kolotna nyarioskeun sato anu disangka barudakna terang diukur. 

"Kolotna gaduh pangaweruh anu luar biasa ngeunaan basa budakna sabab aranjeunna parantos nyaksian aranjeunna tumbuh sareng diajar," saur Yurovsky. "Hasil ieu nunjukkeun yén kolotna ngungkit pangaweruh maranéhna ngeunaan ngembangkeun basa barudak maranéhanana pikeun fine-tuning informasi linguistik aranjeunna nyadiakeun."

Panaliti mendakan yén pangasuh ngagunakeun sababaraha téknik nalika nepikeun sato anu 'teu kanyahoan' ka budak, sapertos déskriptor tambahan anu biasa ku budak.

"Pendekatan [panalungtikan] ieu ngamungkinkeun urang pikeun mastikeun ideu ékspériméntal anu kami parantos dikembangkeun dumasar kana observasi kumaha barudak sareng kolotna kalibet di bumi," saur Yurovsky. "Kami mendakan yén kolot henteu ngan ukur ngagunakeun naon anu aranjeunna terang ngeunaan pangaweruh basa budakna sateuacan diajar, tapi ogé yén upami aranjeunna mendakan yén aranjeunna salah - anakna henteu leres-leres terang 'macan tutul' contona - aranjeunna ngarobih cara aranjeunna. ngobrol ngeunaan sato éta dina waktos salajengna.

Mangpaat dina Machine Learning Widang

Numutkeun Yurovsky, hasilna bisa mantuan peneliti dina learning mesin.

"Hasil ieu tiasa ngabantosan urang ngartos kumaha mikir ngeunaan sistem basa diajar mesin," saurna. "Ayeuna urang ngalatih modél basa ku masihan aranjeunna sadayana data basa anu tiasa urang panangan sakaligus. Tapi urang tiasa langkung saé upami urang tiasa masihan aranjeunna data anu leres dina waktos anu pas, tetep dina tingkat pajeulitna anu leres anu aranjeunna siap.

Tim peneliti ogé kalebet Ashley Leung di Universitas Chicago sareng Alex Tunkel di The George Washington University School of Medicine and Health Sciences.

 

Alex McFarland mangrupikeun wartawan AI sareng panulis ngajalajah kamajuan panganyarna dina intelijen buatan. Anjeunna parantos kolaborasi sareng seueur ngamimitian AI sareng publikasi di sakuliah dunya.