- Nghiên cứu cách trẻ em học có thể giúp phát triển mô hình AI mạnh mẽ hơn.
- Trẻ sơ sinh có khả năng hiểu bản chất vật lý của thế giới và học nhanh các khái niệm, ngôn ngữ mới dù thông tin có hạn.
- Các hệ thống AI hiện tại thiếu khả năng này, ví dụ như mô hình ngôn ngữ của ChatGPT giỏi dự đoán từ tiếp theo nhưng không có "common sense" của trẻ nhỏ.
- Các nhà nghiên cứu tại Đại học New York thử nghiệm đào tạo AI với dữ liệu nhỏ: trải nghiệm thị giác và âm thanh của một đứa trẻ học nói.
- Một em bé tò mò tên Sam đã giúp AI học được nhiều điều từ dữ liệu hạn chế.
- Trẻ em là nguồn cảm hứng cho các nhà nghiên cứu, học qua quan sát và thử nghiệm, và con người ngày càng thông minh khi học hỏi thêm về thế giới.
- Tâm lý học phát triển cho rằng trẻ em có trực giác về những gì sẽ xảy ra tiếp theo.
- Hệ thống AI hiện tại giỏi thực hiện nhiệm vụ cụ thể như chơi cờ hoặc tạo văn bản giống như do con người viết nhưng lại cứng nhắc và thiếu "common sense" để hoạt động trơn tru trong thế giới hỗn độn.
📌 Nghiên cứu về cách trẻ em học hỏi mở ra hướng tiếp cận mới trong việc phát triển AI, với hy vọng tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng tự học hỏi và thích ứng như con người. Qua thí nghiệm với em bé Sam, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng AI có thể học được từ lượng dữ liệu hạn chế, điều này đặt nền móng cho việc xây dựng các mô hình AI linh hoạt và có khả năng suy luận tốt hơn. Điều này không chỉ mở ra cánh cửa cho việc tạo ra các hệ thống AI có khả năng hiểu và tương tác với thế giới phức tạp của chúng ta mà còn cho thấy tiềm năng to lớn của việc áp dụng các nguyên tắc học hỏi của trẻ em vào AI.