AI模型能否揭示人類語言習得之謎？

原標題：AI模型能否揭示人類語言習得之謎？
文章來源：人工智能學家
內容字數：16941字

人工智能能否揭示人類學習“不可能語言”的機制？

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習的機制，特別是關于學習“不可能語言”（其語法規則與已知人類語言完全不同）的能力。這一問題引發了語言學界和人工智能領域的廣泛討論，其中喬姆斯基的觀點尤為突出。

1. 喬姆斯基的挑戰與“不可能語言”

喬姆斯基認為，語言模型“學得太好”，可以輕松掌握“不可能語言”，這表明它們并非真正“學習”，而是通過統計關聯進行預測，與人類語言學習機制不同。他認為人類大腦存在專門用于語言處理的先天機制，這解釋了為什么某些簡單的語法規則從未出現在已知語言中。

2. 對喬姆斯基觀點的實驗性檢驗

為了驗證喬姆斯基的觀點，研究人員設計了實驗，通過修改英語文本數據庫生成了12種“不可能語言”，并用現代Transformer語言模型進行訓練。實驗結果顯示，雖然模型能夠學習這些“不可能語言”，但學習速度和最終表現均不及學習普通英語，尤其是在區分“跳詞”語言（一種規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，它們也存在學習偏好。

3. 語言模型作為研究人類語言學習的工具

這項研究表明，語言模型可以作為研究人類語言學習的有用工具，因為它規避了對嬰兒進行倫理學實驗的限制。通過對語言模型進行“不可能語言”訓練，研究人員可以探索人類語言學習的內在機制，并檢驗現有的語言學理論。

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”更難學習。這一原則可能也適用于人類語言習得。未來的研究將探索神經網絡的設計細節如何影響“不可能語言”的學習難度，并進一步研究人類和人工智能在語言學習上的異同，例如，設計更難學習的“不可能語言”，以進一步挑戰語言模型。

5. 結論

這項研究對喬姆斯基的觀點提出了挑戰，也為理解人類語言學習提供了新的視角。語言模型并非完美模擬人類語言學習，但它們為我們提供了新的研究工具和實驗范式，促進了對人類語言學習機制的深入研究。未來的研究將繼續探索“不可能語言”的學習難度，并深入研究神經網絡的設計細節對語言學習的影響，從而更全面地理解人類語言學習的奧秘。

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