Può un computer imparare una lingua come fa un bambino?

Un recente studio pubblicato sulla prestigiosa rivista Computational Linguistics dai professori Katrien Beuls (Università di Namur) e Paul Van Eecke (AI Lab, Vrije Universiteit Brussel) offre nuove prospettive su questa domanda. I ricercatori propongono una rivoluzione fondamentale nel modo in cui l’intelligenza artificiale acquisisce e processa il linguaggio.

Il processo di apprendimento linguistico nei bambini

I bambini apprendono la loro lingua madre comunicando con le persone nel loro ambiente. Attraverso il gioco e la sperimentazione con il linguaggio, cercano di interpretare le intenzioni dei loro interlocutori. In questo modo, imparano gradualmente a comprendere e utilizzare le costruzioni linguistiche. Questo processo, in cui il linguaggio viene acquisito attraverso interazione e contesto significativo, è alla base dell’acquisizione linguistica umana,” spiega Katrien Beuls.

Limiti dei modelli linguistici attuali

“La generazione attuale di grandi modelli linguistici (LLM), come ChatGPT, apprende il linguaggio in modo molto diverso,” aggiunge Paul Van Eecke. “Osservando enormi quantità di testo e identificando quali parole appaiono frequentemente insieme, generano testi spesso indistinguibili dalla scrittura umana. Questo porta a modelli estremamente potenti in molte forme di generazione di testo, come riassunti, traduzioni o risposte a domande, ma che presentano anche limitazioni intrinseche. Sono suscettibili a allucinazioni e bias, spesso faticano con il ragionamento umano e richiedono enormi quantità di dati ed energia per essere costruiti e operare.”

Un nuovo approccio all’apprendimento linguistico per l’IA

I ricercatori propongono un modello alternativo in cui gli agenti artificiali apprendono il linguaggio come fanno gli esseri umani, impegnandosi in interazioni comunicative significative all’interno del loro ambiente. Attraverso una serie di esperimenti, dimostrano come questi agenti sviluppino costruzioni linguistiche direttamente collegate al loro ambiente e alle percezioni sensoriali. Questo porta a modelli linguistici che:

• Sono meno soggetti a allucinazioni e bias, poiché la loro comprensione linguistica è radicata nell’interazione diretta con il mondo.
• Utilizzano dati ed energia in modo più efficiente, risultando in una impronta ecologica più piccola.
• Sono più profondamente radicati nel significato e nell’intenzione, permettendo loro di comprendere il linguaggio e il contesto in modo più simile agli esseri umani.

Conclusioni e prospettive future

“Integrare interazioni comunicative e situate nei modelli di IA è un passo cruciale nello sviluppo della prossima generazione di modelli linguistici. Questa ricerca offre un percorso promettente verso tecnologie linguistiche che assomigliano più da vicino a come gli esseri umani comprendono e utilizzano il linguaggio,” concludono i ricercatori.

Fonte: Science Daily