原標(biāo)題：AI模型能否揭示人類語言習(xí)得之謎？
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：16941字

人工智能能否揭示人類學(xué)習(xí)“不可能語言”的機(jī)制？

本文探討了人工智能語言模型能否幫助我們理解人類語言學(xué)習(xí)的機(jī)制，特別是關(guān)于學(xué)習(xí)“不可能語言”（其語法規(guī)則與已知人類語言完全不同）的能力。這一問題引發(fā)了語言學(xué)界和人工智能領(lǐng)域的廣泛討論，其中喬姆斯基的觀點(diǎn)尤為突出。

1. 喬姆斯基的挑戰(zhàn)與“不可能語言”

喬姆斯基認(rèn)為，語言模型“學(xué)得太好”，可以輕松掌握“不可能語言”，這表明它們并非真正“學(xué)習(xí)”，而是通過統(tǒng)計關(guān)聯(lián)進(jìn)行預(yù)測，與人類語言學(xué)習(xí)機(jī)制不同。他認(rèn)為人類大腦存在專門用于語言處理的先天機(jī)制，這解釋了為什么某些簡單的語法規(guī)則從未出現(xiàn)在已知語言中。

2. 對喬姆斯基觀點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證喬姆斯基的觀點(diǎn)，研究人員設(shè)計了實(shí)驗(yàn)，通過修改英語文本數(shù)據(jù)庫生成了12種“不可能語言”，并用現(xiàn)代Transformer語言模型進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，雖然模型能夠?qū)W習(xí)這些“不可能語言”，但學(xué)習(xí)速度和最終表現(xiàn)均不及學(xué)習(xí)普通英語，尤其是在區(qū)分“跳詞”語言（一種規(guī)則略微偏離英語的語言）時，差異尤為明顯。 這表明語言模型并非無所不能，它們也存在學(xué)習(xí)偏好。

3. 語言模型作為研究人類語言學(xué)習(xí)的工具

這項研究表明，語言模型可以作為研究人類語言學(xué)習(xí)的有用工具，因?yàn)樗?guī)避了對嬰兒進(jìn)行倫理學(xué)實(shí)驗(yàn)的限制。通過對語言模型進(jìn)行“不可能語言”訓(xùn)練，研究人員可以探索人類語言學(xué)習(xí)的內(nèi)在機(jī)制，并檢驗(yàn)現(xiàn)有的語言學(xué)理論。

4. “信息局部性”原則與未來研究方向

研究人員提出了“信息局部性”原則來解釋為什么某些“不可能語言”更難學(xué)習(xí)。這一原則可能也適用于人類語言習(xí)得。未來的研究將探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計細(xì)節(jié)如何影響“不可能語言”的學(xué)習(xí)難度，并進(jìn)一步研究人類和人工智能在語言學(xué)習(xí)上的異同，例如，設(shè)計更難學(xué)習(xí)的“不可能語言”，以進(jìn)一步挑戰(zhàn)語言模型。

5. 結(jié)論

這項研究對喬姆斯基的觀點(diǎn)提出了挑戰(zhàn)，也為理解人類語言學(xué)習(xí)提供了新的視角。語言模型并非完美模擬人類語言學(xué)習(xí)，但它們?yōu)槲覀兲峁┝诵碌难芯抗ぞ吆蛯?shí)驗(yàn)范式，促進(jìn)了對人類語言學(xué)習(xí)機(jī)制的深入研究。未來的研究將繼續(xù)探索“不可能語言”的學(xué)習(xí)難度，并深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計細(xì)節(jié)對語言學(xué)習(xí)的影響，從而更全面地理解人類語言學(xué)習(xí)的奧秘。

聯(lián)系作者

文章來源：人工智能學(xué)家
作者微信：
作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)