Даже самые умные машины не могут сравниться с детьми в изучении языка. Новое исследование показывает, почему дети осваивают речь быстрее искусственного интеллекта — и почему это важно.

Если бы человек учил язык с той же скоростью, что и ChatGPT, ему понадобилось бы 92 000 лет. Машины обрабатывают гигантские объемы данных за секунды, но когда дело доходит до естественного языка, дети оставляют ИИ далеко позади.

Профессор Кэролайн Роуленд из Института психолингвистики Макса Планка вместе с коллегами из ESRC LuCiD Centre представила новую модель, объясняющую, как детям удается этот феноменальный результат.

Подробности опубликованы в издании Trends in Cognitive Sciences.

Технологии открывают новые горизонты

Современные методы — например, айтрекинг в очках или ИИ-распознавание речи — позволяют ученым в мельчайших деталях наблюдать, как дети взаимодействуют с родителями и окружающим миром. Но хотя данных стало больше, теории о том, как эта информация превращается в свободную речь, до сих пор отставали.

Новая модель заполняет этот пробел. Объединив данные из компьютерных наук, лингвистики, нейробиологии и психологии, исследователи пришли к выводу: секрет детского успеха не в количестве информации, а в том, как они ее усваивают.

Дети против ChatGPT

ИИ учится пассивно — анализирует тонны текста. Дети же осваивают язык активно, через движение, общение и игру. Они трогают предметы, ползают к игрушкам, показывают пальцем на то, что их интересует.

Их мозг получает сигналы от всех органов чувств сразу — звуки, образы, тактильные ощущения сливаются в единую картину.

ИИ обрабатывает данные, а дети живут ими, — говорит Роуленд. — Их обучение связано с телом, эмоциями и социальным контекстом. Они не ждут, пока язык «загрузится» — они исследуют мир и постоянно создают новые возможности для обучения.

Важно не только для детей

Эти выводы меняют не только представление о развитии ребенка.

Они могут повлиять на создание ИИ, изучение речи у взрослых и даже на понимание эволюции языка.

Разработчикам ИИ есть чему поучиться у младенцев, — отмечает Роуленд. — Если мы хотим, чтобы машины освоили язык так же хорошо, как люди, возможно, придется пересмотреть сам подход к их проектированию.

Это исследование может помочь в трех ключевых областях:

• Развитие ИИ: если алгоритмы начнут имитировать детское обучение (мультимодальное, основанное на взаимодействии с миром), мы сможем создать более «естественные» голосовые помощники и переводчики.
• Педагогика: понимание механизмов усвоения языка улучшит методики обучения детей с задержкой речевого развития.
• Нейронауки: раскрытие связи между моторикой, социальным поведением и речью прольет свет на работу мозга в целом.

Исследование делает акцент на преимуществах детского обучения, но не учитывает, что ИИ превосходит человека в обработке структурированных данных (например, грамматики). Дети учатся медленнее в аспектах, требующих запоминания правил, — возможно, идеальная модель объединит оба подхода.

Ранее ученые пришли к выводу, что видеоигры тормозят развитие речи.