Ein Forscherteam der New York University führte eine innovative Studie zum frühen Sprachenlernen bei Kindern durch. Sie trainierten ein multimodales künstliches Intelligenzsystem, indem sie audiovisuelle Daten eines zweijährigen Babys aufzeichneten, mit dem Ziel, den Prozess des Spracherwerbs von Kindern zu simulieren und zu verstehen. Die Einzigartigkeit dieser Studie besteht darin, dass sie begrenzte Erfahrungsdaten von Kindern nutzte und durch einen relativ allgemeinen KI-Lernmechanismus signifikante Ergebnisse beim Lernen von Wörtern erzielte, was eine neue Perspektive auf die Theorie des Sprachenlernens von Kindern bietet.
Ein Forschungsteam der New York University trainierte ein multimodales künstliches Intelligenzsystem, um den Prozess des frühen Sprachenlernens bei Kindern zu untersuchen, indem es audiovisuelle Daten eines 2-jährigen Babys aufzeichnete. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass mithilfe eines KI-Modells mit einem relativ allgemeinen Lernmechanismus innerhalb der begrenzten Erfahrung von Kindern ein signifikantes Wortlernen erreicht werden kann. In dieser Studie wurden jedoch die Auswirkungen anderer Faktoren auf den Lernprozess nicht berücksichtigt, sodass weitere Untersuchungen erforderlich sind. Diese Studie bietet eine neue Perspektive auf die Theorie des Sprachenlernens von Kindern und betont die Bedeutung des Lernens und kontextübergreifender Mechanismen.
Obwohl diese Studie vorläufige Ergebnisse erzielt hat, zeigt sie auch die Richtung zukünftiger Forschung auf, beispielsweise die Notwendigkeit, mehr Einflussfaktoren zu berücksichtigen, um ein umfassenderes Modell des Sprachenlernens von Kindern zu erstellen. Dies liefert neue Ideen für die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bildungsbereich und liefert uns auch wertvolle Erfahrungen für ein besseres Verständnis des menschlichen Sprachlernmechanismus.