Моделі та платформи ШІ

Нові дослідження того, як діти вивчають мову, можуть допомогти в галузі машинного навчання

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Команда дослідників з Університету Карнегі-Меллона розробила новий метод експериментальної оцінки того, як батьки змінюють свою мову, коли говорять з дітьми, залежно від того, що вже знають останні. Ця модель є першою свого роду.

Дослідники виявили, що батьки мають точні структури мовних моделей своїх дітей, і ці структури використовуються для налаштування їхньої мови, коли вони розмовляють з дітьми.

Дослідження було опубліковано в журналі Psychological Science.

Настройка мови для дітей

Даніель Юровський є асистентом професора психології в Університеті Карнегі-Меллона.

“Ми знали вже багато років, що батьки говорять з дітьми інакше, ніж з іншими дорослими,很多 способами, наприклад, спрощуючи свою мову, повторюючи слова і розтягуючи голосні звуки”, сказав Юровський. “Це допомагає маленьким дітям отримати підтримку в мові, але ми не знали, чи батьки змінюють свій спосіб спілкування, коли діти вчаться мови, надають дітям мовний вхід, який є ‘právильним’ для вивчення наступної речі.”

Згідно з командою, дорослі говорять з дітьми повільніше і на вищій тональності, і вони також використовують перебільшену артикуляцію, повторення і спрощену мову. Крім того, дорослі також використовують питання, щоб оцінити рівень розуміння дитини, і ця вся модель змінюється, коли мовна грамотність дитини збільшується.

Юровський каже, що це подібно до того, як учень прогресує, коли вивчає математику в школі.

“Коли ви йдете до школи, ви починаєте з алгебри, а потім берете плоскую геометрію, перш ніж перейти до калькулюса”, сказав Юровський. “Люди говорять з дітьми, використовуючи той же вид структури, не думаючи про це. Вони відстежують, скільки їхньої дитини знає про мову, і змінюють свій спосіб спілкування, щоб діти їх зрозуміли.”

Для того, щоб зрозуміти, як опікуни змінюють свої взаємодії, коли дитина розвивається, команда розробила гру, в якій батьки допомагають своїм дітям вибрати конкретного тварину з набору з трьох. Половина тварин були тими, яких діти часто вчать до двох років, а інша половина були тваринами, яких діти часто вчать пізніше.

Було 41 пара дитини і дорослого, які грали в гру, і було виміряно різницю в тому, як батьки говорили про тварин, яких вони вважали, що їхні діти знають.

“Батьки мають неймовірно точне знання мови своєї дитини, оскільки вони були свідками її зростання і навчання”, сказав Юровський. “Ці результати показують, що батьки використовують свої знання про мовний розвиток дитини, щоб тонко налаштувати мовну інформацію, яку вони надають.”

Дослідження виявило, що опікун використовував різні техніки, коли передавав інформацію про “невідому” тварину дитині, наприклад, додаткові описи, які дитина була знайома.

“Цей підхід дозволяє нам експериментально підтвердити ідеї, які ми розробили на основі спостережень за тим, як діти і батьки взаємодіють вдома”, сказав Юровський. “Ми виявили, що батьки не тільки використовували те, що вони вже знали про мовні знання своєї дитини до дослідження, але також те, що якщо вони дізналися, що вони були неправильні – їхня дитина не знала “леопарда”, наприклад – вони змінили свій спосіб говорити про цю тварину наступного разу.”

Корисно в галузі машинного навчання

Згідно з Юровським, результати можуть допомогти дослідникам в галузі машинного навчання.

“Ці результати можуть допомогти нам зрозуміти, як думати про системи машинного навчання мови”, сказав він. “Зараз ми тренуємо моделі мови, надавши їм всю мовну інформацію, яку можемо отримати одразу. Але ми можемо зробити краще, якщо б могли надати їм правильну інформацію в правильний час, зберігаючи її на правильному рівні складності, який вони готові вивчити.”

Команда дослідників також включала Ешлі Леунг з Університету Чикаго і Алекса Тункеля з Медичної школи і науково-медичного факультету Університету Джорджа Вашингтона.

Алекс Макфарленд - журналіст та письменник з питань штучного інтелекту, який досліджує останні розробки в галузі штучного інтелекту. Він співпрацював з численними стартапами та виданнями з штучного інтелекту у світі.