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来源:外媒
【导读】芝加哥大学与卡内基·梅隆大学的研究人员设计了一个游戏,了解父母是如何根据孩子习得的语言知识,准确地调整与孩子交流时使用的语言。该研究结果也有助于机器学习的发展。
还记得自己牙牙学语的时候,父母是怎么教我们说话的吗?
「叫妈妈,妈——妈——」「吃饭饭」
这种拖长发音,重复单词的方式,是每个小孩学会说一个单词的最基本方式。
而这种父母与孩童之间的交谈方式与成年人之间的交谈方式,在很多方面都不一样。除了上面这种拖长发音、重复单词的方式,父母还会根据我们已经学会的词语,继续教我们别的内容。
那么,机器又是如何学习语言呢?
来自芝加哥大学与卡内基·梅隆大学的研究人员发现了一种新方法,用实验评估父母在与孩子谈话时,根据孩子已经掌握的语言,改变自己的语言方式。而这种教育孩子说话的方式也适用于机器学习。
这是首个该类型的语言模式研究,相关论文已经发布在Psychological Science上。
「一直以来我们都知道,父母和孩子说话的方式与其他成年人说话的方式有很多不同的地方,比方说,简化语言、重复单词,或者拖长发音,这能让孩子更好地掌握语言。」
「但是,我们并不知道父母是否在孩子学习语言的过程中,改变自己说话的方式,从而让孩子能够“恰到好处地”学习下一内容。」卡内基·梅隆大学心理学副教授Daniel Yurovsky说道。
Daniel Yurovsky
研究人员发现,成年人会放慢语速,用更高的音调和孩子说话。他们还会用夸张的发音,重复或者简化自己的语言。除此之外,成年人还会问孩子问题,以确认孩子的理解能力。整个交流模型会随着孩子语言流利程度的提高而不断变化。
Yurovsky教授表示,这就像学生在学校学习数学的方式。
学生先从代数开始学习,然后是平面几何,之后是微积分。Yurovsky教授说,「人们不假思索地使用相同的结构和孩子交流,以便掌握孩子对语言的了解程度,并修改他们的说话方式,让孩子能够更好地理解他们。」
随着孩子慢慢长大,父母也会改变与他们的互动方式。为更好了解这一过程,研究团队设计了一款游戏,让父母协助孩子在三只动物中选出一只正确动物。在这些选项中,有一半的动物是孩子在2岁前就已经认识的,而剩下的则是2岁后才认识的动物。
41对亲子受邀参与该研究,研究人员则测量父母认为孩子应该认识某些动物时的交流方式。
父母描述动物来指导孩子选择正确的图案
研究结果发现,父母非常了解孩子的语言,因为他们一直见证着孩子的成长和学习。这表明,父母利用他们对孩子语言发展的了解来调整他们的语言。
用更长的表述来形容孩子不认识的动物
研究还发现,父母在向孩子表达「未知」的动物时用了各种方法,比如在描述动物的时候,使用孩子熟悉的其它词语来形容动物。
图b中,孩子作出正确选项后,父母会继续用更长的表述方式来形容他们认为孩子不认识的动物。然而,如果家长认为孩子认识那个动物,但孩子选择了错误选项,就会在下一次出现同一动物时使用更长的表述。
该实验验证了团队之前的想法,同时还发现,父母不仅使用了孩子已经掌握的语言知识,还能在意识到孩子不认识某种动物时,改变他们的表达方式。
自然语言处理(NLP)是一种专业分析人类语言的人工智能。现代NLP是一门融合了语言学、计算机科学和机器学习的混合学科。
语音助手大家都很熟悉了,而各种语音助手上线前,必须要经过训练。而训练的第一步就是文本预处理。简单地说,就是输入文本,以便于后续分析。
而语言模型能够从无限制的大规模单语语料中学习到丰富的语义知识,这也是我们如今训练机器学习语言的方式:提供我们所有的全部语言数据。
Yurovsky教授认为,他们的研究结果能够帮助人们理解机器学习的语言系统。
也就是说,如果人们不再一次性将所有语言数据「填鸭式」地进行训练,而是在适当的时候向机器输入适当的语言数据,就能让机器在适当的复杂程度学习语言。
机器之于研究人员,如同孩子之于父母。后者都十分清楚地掌握着前者的学习过程与学习能力。
如果研究人员能够像父母一样,调节机器学习语言的进度和方式,能否更好地帮助机器学习就见仁见智了。
参考资料:
https://www.unite.ai/new-research-into-how-children-learn-language-can-help-machine-learning-field/