Theo kết quả nghiên cứu, trẻ em tỏ ra vượt trội hơn so với các mô hình AI như ChatGPT khi nói đến tốc độ học ngôn ngữ. Nghiên cứu do nhà tâm lý học phát triển Caroline Rowland dẫn dắt cho thấy, lợi thế của trẻ em không nằm ở lượng dữ liệu mà chúng tiếp nhận mà ở cách chúng tương tác với dữ liệu đó. Cụ thể, trẻ em học hỏi thông qua các công cụ học tập chủ động, trải nghiệm thực tế và sự gắn kết xã hội.

Trong suốt thập kỷ qua, nhiều công cụ đã được phát triển để ghi lại quá trình học ngôn ngữ của trẻ em, từ máy theo dõi mắt đến máy phân tích bối cảnh thị giác. Tuy nhiên, Rowland và các đồng tác giả cho rằng cần có một lý thuyết tích hợp để giải thích cách các luồng thông tin đa giác quan này chuyển thành ngữ pháp và từ vựng.
Nghiên cứu đề xuất bốn nguyên tắc chính giúp trẻ em học ngôn ngữ hiệu quả hơn. Đầu tiên là sự tích hợp đa giác quan, nơi trẻ em không chỉ tiếp nhận ngôn ngữ qua văn bản mà còn qua hình ảnh, âm thanh và cảm giác. Thứ hai là sự thể hiện khi cơ thể trẻ liên tục chuyển động tạo ra mối liên hệ mới giữa từ ngữ và trải nghiệm thực tế. Thứ ba là sự hòa nhập xã hội khi người lớn điều chỉnh cách nói chuyện để phù hợp với sự chú ý của trẻ. Cuối cùng, động lực và sự tò mò của trẻ thúc đẩy khả năng học hỏi khi chúng chủ động tìm kiếm sự mới lạ và thể hiện niềm vui khi thành công.
Rowland nhấn mạnh rằng “trẻ em thực sự sống với ngôn ngữ”, trong khi AI chỉ xử lý dữ liệu. Những hiểu biết này có thể giúp định hình lại chiến lược học máy, cho phép các mô hình AI tiếp nhận thông tin đa giác quan và khám phá vận động, từ đó thu hẹp khoảng cách với khả năng học ngôn ngữ của con người.
Ngoài ra, nghiên cứu cũng có thể áp dụng vào việc dạy ngôn ngữ cho người lớn và hồi sinh các ngôn ngữ đang có nguy cơ tuyệt chủng. Nhóm nghiên cứu hiện đang thử nghiệm mô hình này với các gia đình đa ngôn ngữ và lập kế hoạch nghiên cứu hình ảnh não để hiểu rõ hơn về cách các vòng cảm giác-vận động hình thành ngôn ngữ.
Dù vẫn còn nhiều điều cần khám phá nhưng có thể khẳng định rằng với khả năng học hỏi vượt trội, trẻ em vẫn giữ những bí mật mà ngay cả những mạng lưới thần kinh lớn nhất cũng chưa thể giải mã.
Cập nhật tin tức công nghệ mới nhất tại fanpage Công nghệ & Cuộc sống
Nguồn tin: vov.vn
Tham gia bình luận