AI 語言學習新途徑：類孩童模式能否打造更強大語言模型？

人工智慧（AI）獲取及處理語言方式的根本性革新，或能造就更高效的大型語言模型（LLMs）。

電腦能否像孩童一樣學習語言？那慕爾大學（University of Namur）的卡特琳·博爾斯（Katrien Beuls）教授和布魯塞爾自由大學（Vrije Universiteit Brussel）人工智慧實驗室的保羅·範·埃克（Paul Van Eecke）教授發表在《計算語言學》（Computational Linguistics）上的一項研究，為此問題帶來新的啟示。

博爾斯表示：「孩童透過與周遭環境中的人交流，學習母語。在玩耍和探索語言的過程中，他們試圖理解對話夥伴的意圖。就這樣，他們逐漸學會理解和運用語言結構。透過互動和有意義的情境來獲取語言的這個過程，正是人類語言習得的核心。」

範·埃克補充道：「當前這一代大型語言模型，像是ChatGPT，其學習語言的方式大不相同。」

「它們透過觀察海量文字，辨識哪些詞彙經常一起出現，據此生成往往難以與人類書寫區分的文字。這使得模型在許多文字生成形式上——像是摘要、翻譯或回答問題——極為強大，但也存在內在侷限性。」

「它們容易產生幻覺和偏差，在人類推理方面常常遇阻，而且構建和執行需要龐大的資料量和能源。」

研究人員提出另一種模型，讓人工智慧體像人類一樣學習語言——即在其所處環境中進行有意義的交流互動。透過一系列實驗，研究人員展示了這些智慧體如何發展出與其周遭環境和感官知覺直接相關的語言結構。由此產生的語言模型具有以下特點：

研究人員總結道：「將交流和情境互動融入人工智慧模型，是開發下一代語言模型的關鍵一步。這項研究為發展更接近人類理解和使用語言方式的語言技術，提供了一條充滿希望的道路。」