查爾姆斯大學(xué)的研究人員深入探究了學(xué)習(xí)語言所需的條件——為人類和 AI 提供了啟示

兩個 AI 代理之間的通信游戲?qū)W習(xí)如何學(xué)習(xí)新語言以及如何理解人類學(xué)習(xí)語言的方式。在發(fā)送方，顏色由一個符號表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該符號的對應(yīng)顏色。

查爾姆斯大學(xué)的研究人員的結(jié)論：一個自主學(xué)習(xí)語言的 AI 系統(tǒng)會發(fā)展出與人類語言結(jié)構(gòu)相同的方式的語言。就像我們?nèi)祟悘那拜吥抢飳W(xué)習(xí)一樣，當(dāng) AI 模型利用前輩的知識時，它們會變得更好。這由瑞典查爾姆斯大學(xué)和哥德堡大學(xué)進行的一項研究所示，該研究探索了人類語言背后的機制，并為未來 AI 的發(fā)展提供了重要的知識。

我們發(fā)現(xiàn)人工智能模型達到了與人類語言結(jié)構(gòu)相同的東西，而且語言學(xué)習(xí)的方式與人類語言相似。因此，這項研究表明了對人工智能模型工作方式的重要見解，同時也加深了對人類語言演變過程的理解，艾米爾·卡爾松說，在研究期間，他是哥德堡大學(xué)和查爾姆斯大學(xué)的一名博士生。

根據(jù)艾米爾·卡爾松的說法，結(jié)果表明我們相互溝通和學(xué)習(xí)的能力對于語言隨時間發(fā)展至關(guān)重要?！爱?dāng)我們只從另一個人那里學(xué)習(xí)某事，也許不理解它的好處時，我們發(fā)展知識的趨勢就會減少。但是當(dāng)我們實際上必須使用我們所學(xué)的知識來解決問題并向前邁進時，那就是可以創(chuàng)造出結(jié)構(gòu)化和有效語言的時候，”他說。
他希望這些結(jié)果將為語言研究以及人工智能和計算機科學(xué)研究帶來新的見解和想法。