Cum învață AI-ul să vorbească: la fel ca oamenii, dar mai rapid

Un sistem de inteligență artificială (AI) care învață să vorbească în mod autonom ajunge să dezvolte o structură lingvistică asemănătoare cu cea a limbajului uman.

La fel cum oamenii își transmit cunoștințele din generație în generație, modelele de AI evoluează mai eficient atunci când se bazează pe experiența „strămoșilor” lor algoritmici.

AI-ul învață să vorbească la fel ca noi

Cum învață AI-ul să vorbească: la fel ca oamenii, dar mai rapid

Comisia Europeană a finalizat evaluarea BID. România poate utiliza un nou mecanism de finanțare pentru domeniile strategice

13:56

Reuters: Incendiile de vegetație din Europa pun presiune pe piața asigurărilor și evidențiază lipsa protecției împotriva riscurilor climatice

12:31

Aceasta este concluzia unui studiu realizat recent de cercetători de la Universitatea de Tehnologie Chalmers și Universitatea din Göteborg (Suedia), publicat în Journal of Language Evolution și preluat de Techxplore.com. Lucrarea oferă noi perspective nu doar asupra modului în care funcționează modelele lingvistice bazate pe AI, ci și asupra mecanismelor care stau la baza evoluției limbajului uman.

Pe măsură ce modele precum ChatGPT devin tot mai performante în imitarea limbajului natural și sunt tot mai des folosite pentru generarea de conținut, oamenii de știință constată că acestea pot deveni și instrumente utile pentru a înțelege cum a evoluat limbajul uman de-a lungul timpului.

În cadrul studiului, cercetătorii au creat un sistem AI care „evoluează” limbaje prin combinarea a două metode. Prima este învățarea prin recompensă (reinforcement learning), în care acțiunile corecte sunt întărite, iar cea de-a doua este învățarea intergenerațională, prin care AI-ul „moștenește” cunoștințele acumulate de modelele anterioare.

„Am descoperit că modelele AI au ajuns să dezvolte un sistem lingvistic structurat similar cu cel uman, iar procesul de învățare a funcționat într-un mod comparabil cu cel uman. Studiul oferă astfel informații importante atât despre cum funcționează modelele AI, cât și despre cum evoluează limbajul uman”, spune Emil Carlsson, autorul principal al cercetării.

În ce a constat experimentul

O teorie centrală din științele cognitive susține că limbajele umane sunt modelate de nevoia de a comunica eficient. Acestea trebuie să transmită informații clare, dar să fie suficient de simple pentru a fi învățate cu ușurință. Cu cât informația transmisă este mai complexă, cu atât limbajul trebuie să devină mai nuanțat.

Pentru a testa această teorie, cercetătorii de la cele două universități au folosit un joc de comunicare între agenți AI. În experiment, fiecărui agent i se arăta o culoare și o listă de simboluri, iar celălalt trebuia să ghicească despre ce culoare este vorba.

Apoi, prin interacțiuni repetate, simbolurile începeau să fie asociate cu anumite culori și să fie folosite ca mijloc de comunicare. Ulterior, au fost introduse „noi generații” de agenți AI, care învățau limbajul dezvoltat de cei anteriori și continuau procesul de comunicare și de perfecționare.

Rezultatul a fost un sistem de denumire a culorilor care imita surprinzător de bine modul în care limbajele umane clasifică spectrul cromatic, deși agenții AI nu fuseseră expuși anterior limbajelor umane. „Am ales culorile pentru că există multe date comparative între limbajele umane, inclusiv cele izolate, care arată cum diferă numărul și distribuția termenilor pentru culori”, a explicat Carlsson.

Rezultatele cercetării arată cât de importante sunt comunicarea și învățarea activă în evoluția limbajului, atât în cazul oamenilor, cât și al sistemelor AI. În esență, nu este suficient să învățăm pasiv pentru că doar prin aplicarea activă a cunoștințelor în contexte reale apar structuri lingvistice coerente și funcționale.