Chalmers 研究人員深入研究了學習語言需要什么 - 人類和 AI 的經(jīng)驗教訓

AI 代理之間的交流游戲?qū)W習了如何學習新語言以及如何理解人類如何學習語言。兩個代理必須相互討論發(fā)送和接收的顏色。在發(fā)送端，他的顏色由一個品種表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該品種的相應顏色。

Chalmers 研究人員的結(jié)論是：自主學習語言的 AI 系統(tǒng)會開發(fā)出一種結(jié)構(gòu)與人類語言相同的語言。正如我們?nèi)祟愊蚯皫状藢W習一樣，AI 模型在利用年長親屬的知識時會變得更好。查爾姆斯理工大學和瑞典哥德堡大學的一項研究證明了這一點，該研究探討了人類語言背后的機制，并為未來人工智能的發(fā)展提供了重要知識。

“我們發(fā)現(xiàn) AI 模型達到了與人類語言結(jié)構(gòu)相同的內(nèi)容，并且語言學習的工作方式與人類語言類似。因此，這項研究提供了關(guān)于 AI 模型如何工作的重要見解，但也提供了對人類語言如何進化的更深入理解，“研究時是查爾姆斯和哥德堡大學的博士生的 Emil Carlsson 說。

根據(jù) Emil Carlsson 的說法，結(jié)果表明我們相互交流和學習的能力對于語言如何隨著時間的推移而發(fā)展至關(guān)重要。“當我們只從另一個人那里學到一些東西，而可能不了解它的好處時，我們發(fā)展知識的傾向就會降低。但是，當我們真正必須利用我們所學到的知識來解決問題并向前發(fā)展時，就可以創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化和有效的語言，“他說。
他希望這些結(jié)果能為語言研究以及人工智能和計算機科學的研究提供新的見解和想法。