Kiiresti arenevas tehisintellekti maailmas on inimese õppimise jäljendamine võtnud põneva pöörde. Traditsiooniliselt on tehisintellekti süsteeme toidetud tohutute andmehulkadega, et püüda jäljendada inimese keeleoskust. Kognitiivsete ja arvutiteadlaste juhitud murrangulised teadusuuringud seavad aga selle andmemahuka lähenemisviisi kahtluse alla, tõestades, et keeleõppes võib vähem olla tõepoolest rohkem.

Kõnealune uurimus, mis on ajakirjas Science avaldatud kaasahaarav jutustus innovatsioonist, keskendub eksperimendile, milles osales 18 kuu vanune väikelaps nimega Sam. Erinevalt tavalisest lapsest sai Samist tahtmatult tehisintellekti õpetaja tänu peaga kinnitatud kaamerale, mis salvestas 61 tundi tema igapäevast suhtlemist. See ebatavaline ülesehitus on andnud hindamatuid teadmisi keele omandamise protsessist, mitte ainult inimeste, vaid ka masinate jaoks.

Kaheaastaseks saades mõistab enamik lapsi, nagu Sam, umbes 300 sõna. See arv suureneb hämmastavalt üle 1000 sõnani, kui nad saavad nelja-aastaseks. Sellise kiire sõnavara laienemise taga olevad mehhanismid on teadlasi pikka aega hämmastanud. Traditsiooniliselt arvati, et inimestel on kaasasündinud keeleoskus, mis juhib seda protsessi. Uus uuring näitab aga, et tee keeleoskuse omandamiseni võib olla palju lihtsam.

New Yorgi ülikooli teadlaste Wai Keen Vongi juhtimisel asusid sellele teekonnale lihtsa hüpoteesiga: Kas tehisintellektuaal ilma igasuguste eelprogrammeeritud keeleliste eeldusteta võiks õppida sõnu täpselt nagu laps - igapäevaelu kaootilistest ja struktureerimata stiimulitest? Vastus on, nagu selgub, kõnekas jaatav. Meeskond kasutas multimodaalset tehisintellekti baasmudelit, andes sellele maailma läbi Sami silmade ja kõrvade. See mudel, mis oli varustatud nägemis- ja tekstikodeerijatega, suutis dešifreerida ja sobitada pilte sõnadega, näidates enneolematut keeleõppemeetodit.

Jessica Sullivan, Skidmore'i kolledži psühholoogia dotsent, kes uurib keelearengut ja ei osalenud otseselt uuringus, nimetas uuringut "tõeliselt ilusaks". Ta rõhutas, et tulemused rõhutavad keele omandamise võimalikku lihtsust, mis viitab sellele, et võib-olla on lastele vaja vaid kokkupuudet lihtsate, igapäevaste kogemustega oma keskkonnas, et hakata keele pusle kokku panema.

Selle uuringu mõju on kaugeleulatuv. Esiteks seab see kahtluse alla tehisintellekti arendamise praeguse paradigma, mis tugineb suures osas tohututele andmekogumitele. Samiga tehtud eksperiment näitab, et õiget tüüpi andmete puhul võib isegi minimaalne sisend viia märkimisväärsete õpitulemusteni. See avab uusi võimalusi tõhusamate ja inimlikumate tehisintellekti mudelite loomiseks, mis suudavad õppida vaid murdosa praegu vajalikuks peetavatest andmetest.

Lisaks sellele toob see uuring esile lapse vaatenurga võimsuse õppimises. Sami igapäevaelu räpased, filtreerimata ja taustamüra ning pealtkuulatud vestlustega täidetud hetked ei olnud õppimiseks liiga kaootilised, vaid hoopis rikkalikult õppimisvõimalusi pakkuvad. See viitab sellele, et keskkond, milles lapsed kasvavad, ükskõik kui struktureerimata, sobib suurepäraselt nende kognitiivseks arenguks.

Brenden Lake, uuringu vanemautor ja N.Y.U. psühholoogia ja andmeteaduse dotsent, võtab nende järelduste sisu kokku: "Tänapäeva mudelid ei vaja nii palju sisendit, kui nad saavad, et teha mõttekaid üldistusi." Lisaks märkis ta, et nende töö näitab, et on võimalik koolitada tehisintellekti keele mõistmiseks ühe lapse sensoorsete kogemuste kaudu, mis on oluline hüpe edasi nii inimese kui ka masinõppe mõistmises.

Kuna me seisame nende uute avastuste ees, on üks asi selge: teekond lurisevatest imikutest rääkivate väikelasteni sisaldab rohkem saladusi keele saladuste avamiseks, kui me kunagi ette kujutasime. Ja kuna tehisintellekt jätkab oma arengut, võib juhtuda, et selle õppimise võti peitub lihtsates, igapäevastes hetkedes, mis on jäädvustatud lapse silmade kaudu.