Znanstvenici razvili AI model koji uči jezik poput djeteta

Znanstvenici s Instituta u Okinawi razvili su inovativni AI model koji može učiti jezik poput djeteta, a sve zahvaljujući interakciji s fizičkim svijetom

Matej Markovinović utorak, 4. veljače 2025. u 13:28
AI ilustracija 📷 Foto: Dall-E
AI ilustracija Foto: Dall-E

Znanstvenici s Instituta za znanost i tehnologiju u Okinawi razvili su umjetnu inteligenciju inspiriranu ljudskim mozgom, koja pokazuje sposobnost razumijevanja jezika na način sličan ljudskom učenju. Iako je njihov model ograničen na svega pet imenica i osam glagola, uspio je naučiti ne samo riječi, već i koncepte koji stoje iza njih.

Kako za Ars Technicu objašnjava voditelj istraživanja, Prasanni Vijayaraghavanu, tim se inspirirao razvojem jezika kod male djece. Umjesto klasičnog povezivanja riječi s vizualima, znanstvenici su AI modelu omogućili interakciju s fizičkim svijetom. To su postigli postavljanjem AI sustava unutar robota s rukom i hvataljkom, koji je mogao pomicati raznobojne blokove prema jednostavnim naredbama, poput "pomakni crveni ulijevo" ili "stavi plavi na crveni".

"Inspiracija za naš model došla je iz razvojne psihologije. Pokušali smo oponašati način na koji dojenčad uči i razvija jezik," rekao je Vijayaraghavan te istaknuo da se njihov AI model temelji na principu slobodne energije, odnosno teoriji prema kojoj mozak stalno predviđa svijet oko sebe na temelju unutarnjih modela i ažurira te pretpostavke na temelju senzornih podataka

Naime, te teorija sugerira da se mozak ponaša poput sustava koji minimizira nesigurnost, neprestano prilagođavajući svoja predviđanja novim informacijama. Drugim riječima, naš mozak pokušava smanjiti razliku između očekivanih i stvarnih osjetilnih podataka, omogućujući tako precizniju percepciju i donošenje odluka.

Vijayaraghavanov tim razvio je sustav koji povezuje četiri neuronske mreže. Jedna je obrađivala vizualne podatke, druga se bavila propriocepcijom (osjećajem položaja tijela), treća je razumijevala jezik, dok je četvrta povezivala sve informacije kako bi omogućila planiranje pokreta i donošenje odluka.

Jedan od ključnih ciljeva istraživanja bio je utvrditi može li AI razviti sposobnost "kompozicionalnosti", odnosno sposobnost slaganja riječi u nove kombinacije i razumijevanja njihovog značenja. Pokazalo se da je robot nakon učenja određenih naredbi bio sposoban razumjeti i izvoditi one koje nikada prije nije čuo. Na primjer, naučio je premještati blokove na temelju kombinacija riječi koje mu nisu bile eksplicitno prikazane.

"Ne želim reći da smo pokušali učiniti sustav biološki vjerodostojnim. Recimo da smo pokušali crpiti inspiraciju iz ljudskog mozga“, rekao je Vijayaraghavan.

Postoje neka ograničenja

Iako su rezultati istraživanja obećavajući, postoje određena ograničenja. AI je bio treniran u vrlo kontroliranom okruženju s ograničenim skupom objekata i riječi. No, istraživači vjeruju da se dodavanjem više riječi i složenijih radnji može znatno unaprijediti sposobnost robota da razumije i komunicira na prirodniji način.

Vijayaraghavan kaže da je sljedeći korak pokušati koristiti sustav u stvarnom svijetu s humanoidnim robotom koji ima kamere u glavi i obje ruke, a također se nada da će sustav uz poboljšanu računalnu snagu moći postići još naprednije razumijevanje jezika i djelovati na način bliži ljudskom učenju.