为什么孩子比AI更快学习语言 - 神经科学新闻

概括：尽管AI具有庞大的处理能力，但孩子们在学习语言方面仍然远远超过了机器，而新的框架有助于解释原因。与被动吸收文本的AI系统不同，儿童通过多感官探索，社交互动和自我驱动的好奇心学习。

他们的语言学习是活跃，体现的，并且与运动，认知和情感发展息息相关。这些见解不仅重塑了我们如何理解幼儿时期，还可以指导更类似人类的AI系统的未来设计。

关键事实：

• 体现学习：孩子们使用视觉，声音，动作和触摸来在一个丰富的互动世界中构建语言。
• 主动探索：孩子们通过指向，爬行和与周围环境互动来创造学习时刻。
• AI与人类学习：机器处理静态数据；孩子们在实时的社会和感官环境中动态适应。

来源：马克斯·普朗克学院

即使是最聪明的机器也可以在语言学习上与年轻人相匹配。研究人员分享了有关儿童如何在AI领先以及为什么重要的发现的新发现。

如果人类学习的语言与chatgpt相同，则需要92，000年的时间。虽然机器可以以闪电般的速度处理大量的数据集，但在获取自然语言方面，孩子们将人工智能留在灰尘中。

一个新发表的框架认知科学的趋势Max Planck心理语言学研究所的Caroline Rowland教授与英国ESRC Lucid Center的同事合作，提出了一个新颖的框架，以解释孩子如何实现这一非凡的壮举。

但是，尽管数据收集方法的增长迅速，但理论模型解释了该信息如何转化为流利的语言。

新框架解决了此差距。研究小组提出，从计算科学，语言学，神经科学和心理学中综合广泛的证据，提出，理解孩子如何比AI更快地学习语言的关键不在于他们收到的信息，而是在他们从中学习的信息。

孩子与chatgpt：有什么区别？

与主要和被动地从书面文本学习的机器不同，孩子们通过不断增长的社会，认知和运动技能驱动的积​​极，不断变化的发展过程来获取语言。

孩子们使用所有的感官 - 聆听，闻到，聆听和触摸来了解世界并建立他们的语言技能。这个世界为他们提供了来自多种感官的丰富和协调的信号，从而为他们提供了多样化和同步的提示，以帮助他们弄清楚语言的工作原理。

孩子们不仅坐下来等待语言来找他们 - 他们积极探索周围的环境，不断创造新的学习机会。

罗兰指出，AI系统处理数据，但孩子们确实生活了。他们的学习是体现，互动的，并深深地嵌入了社会和感官环境中。他们寻求经验并动态地适应学习的回应 - 用手和嘴探索对象，爬向新的和令人兴奋的玩具，或者指着他们发现有趣的对象。这就是使他们能够如此迅速地掌握语言的原因。

罗兰说，AI研究人员可以从婴儿那里学到很多东西。•如果我们希望机器和人类学习语言，也许我们需要重新考虑我们如何从头开始设计它们。”

关于这种神经发育和AI语言学习研究新闻

作者：Anniek colporaal
来源：马克斯·普朗克学院
接触：Anniek coldaal麦克斯·普朗克学院
图像：图像被认为是神经科学新闻

原始研究：开放访问。
机器人的大脑：为什么幼儿仍然在学习语言上击败AICaroline Rowland等人。认知科学的趋势

---

抽象的

机器人的大脑：为什么幼儿仍然在学习语言上击败AI

解释儿童如何建立语言系统是语言获取研究的核心目标，对语言进化，成人语言处理和人工智能（AI）具有广泛的影响。

在这里，我们为语言获取中的未来理论建设提供了一个建构主义框架。

我们描述了建构主义的四个组成部分，借鉴了广泛的证据，认为基于这些组成部分的理论将非常适合解释发展变化。

我们展示了采用建构主义框架的方式如何为旧问题提供合理的答案（例如，孩子们如何通过他们的意见来构建语言表达）并产生新问题（例如，孩子如何适应不同文化和语言提供的负担）。