Dalam upaya mengungkap misteri pembelajaran bahasa, peneliti AI mengambil tindakan yang tidak terduga: memasang kamera GoPro di atas kepala balita. Meskipun mungkin tampak agak aneh, cara baru dalam melakukan sesuatu ini bertujuan untuk menunjukkan bagaimana pikiran anak muda dapat dengan mudah memahami dan memproses bahasa, suatu prestasi yang masih di luar jangkauan sistem kecerdasan buatan yang paling canggih sekalipun.

Wawasan dari pembelajaran anak untuk bahasa

Brenden Lake, seorang psikolog dari University of New York State, yang saat ini terlibat dalam penelitian tentang interaksi manusia-komputer, adalah contoh luar biasa dari karyanya. Penelitian ini melibatkan 25 anak dari seluruh Amerika, termasuk putrinya. Dia dan timnya menonton video mereka dan mendengarkan audio mereka. Mereka percaya bahwa dunia dapat dilihat dari sudut pandang anak-anak; karenanya, mereka dapat memecahkan rahasia pemerolehan bahasa.

 Model bahasa besar, pemain konstruksi utama di balik lonjakan AI generatif, dapat dengan mudah membebani jaringan saraf mereka dengan data yang berlebihan, yang bisa mencapai triliunan kata. Namun demikian, anak-anak memiliki kemampuan bahasa yang luar biasa dan memperolehnya dengan paparan yang jauh lebih sedikit. Ketimpangan ini telah mendorong penelitian seperti penyelidikan yang dilakukan oleh Lake tentang bagaimana mencapai tingkat efisiensi dari anak-anak dengan pendekatan bergantian. 

 Dia mengatakan harus ada lebih banyak fokus pada hal tersebut, bukan model yang lebih besar yang harus melakukan lebih banyak hal sambil memanfaatkan lebih banyak data. Dia berpendapat bahwa seseorang dapat memperoleh kemampuan luar biasa dengan cara itu. Namun, hal ini mulai menjadi lebih seperti kecerdasan luar angkasa yang jauh dari apa yang kita ketahui tentang kecerdasan manusia, dan apa yang dikagumi tentang kecerdasan manusia adalah kemampuan untuk belajar dari masukan yang terbatas dan kemudian menggeneralisasi sangat jauh dari data yang terlihat.

Akuisisi bahasa melalui AI

Tim yang disutradarai Carl ini sudah tampil bagus. Pada bulan Januari, mereka melatih jaringan saraf dengan rekaman 61 jam dari kehidupan seorang anak kecil. Model tersebut menunjukkan bahwa ia mampu mencocokkan bagian-bagian kata dan kalimat utuh dalam ucapan subjek dengan masing-masing gambar dalam video. Namun demikian, penelitian ini menunjukkan keterbatasan ubin, yang mungkin dapat diterapkan pada tema kompleks seperti kata kerja dan konsep abstrak. 

 Lake melihat kemajuan teknologi pemodelan video di masa depan memungkinkan penerapan metode yang lebih kompleks ke dalam model. Konsekuensi yang terlibat dalam simulasi tingkat lanjut dalam membangun dan mensimulasikan sepenuhnya bayi manusia akan memberikan penemuan cerdas terhadap gangguan perkembangan dan mengoptimalkan rehabilitasi bicara. 

Mirip dengan upaya para peneliti seperti Lake, misteri pemerolehan bahasa bukan hanya tujuan menciptakan mesin dengan perasaan dan pintu gerbang untuk menemukan cara kerja otak manusia. Dengan diterapkannya pendekatan out-of-the-box ini, dunia mungkin akan melihat era baru model bahasa yang belajar dengan kecepatan dan fleksibilitas seperti anak-anak, yang akan merevolusi bidang AI dan pemahaman kita tentang perkembangan kognitif.