AI模型能否揭示人类语言习得之谜？

原标题：AI模型能否揭示人类语言习得之谜？
文章来源：人工智能学家
内容字数：16941字

人工智能能否揭示人类学习“不可能语言”的机制？

本文探讨了人工智能语言模型能否帮助我们理解人类语言学习的机制，特别是关于学习“不可能语言”（其语法规则与已知人类语言完全不同）的能力。这一问题引发了语言学界和人工智能领域的广泛讨论，其中乔姆斯基的观点尤为突出。

1. 乔姆斯基的挑战与“不可能语言”

乔姆斯基认为，语言模型“学得太好”，可以轻松掌握“不可能语言”，这表明它们并非真正“学习”，而是通过统计关联进行预测，与人类语言学习机制不同。他认为人类大脑存在专门用于语言处理的先天机制，这解释了为什么某些简单的语法规则从未出现在已知语言中。

2. 对乔姆斯基观点的实验性检验

为了验证乔姆斯基的观点，研究人员设计了实验，通过修改英语文本数据库生成了12种“不可能语言”，并用现代Transformer语言模型进行训练。实验结果显示，虽然模型能够学习这些“不可能语言”，但学习速度和最终表现均不及学习普通英语，尤其是在区分“跳词”语言（一种规则略微偏离英语的语言）时，差异尤为明显。这表明语言模型并非无所不能，它们也存在学习偏好。

3. 语言模型作为研究人类语言学习的工具

这项研究表明，语言模型可以作为研究人类语言学习的有用工具，因为它规避了对婴儿进行伦理学实验的限制。通过对语言模型进行“不可能语言”训练，研究人员可以探索人类语言学习的内在机制，并检验现有的语言学理论。

4. “信息局部性”原则与未来研究方向

研究人员提出了“信息局部性”原则来解释为什么某些“不可能语言”更难学习。这一原则可能也适用于人类语言习得。未来的研究将探索神经网络的设计细节如何影响“不可能语言”的学习难度，并进一步研究人类和人工智能在语言学习上的异同，例如，设计更难学习的“不可能语言”，以进一步挑战语言模型。

5. 结论

这项研究对乔姆斯基的观点提出了挑战，也为理解人类语言学习提供了新的视角。语言模型并非完美模拟人类语言学习，但它们为我们提供了新的研究工具和实验范式，促进了对人类语言学习机制的深入研究。未来的研究将继续探索“不可能语言”的学习难度，并深入研究神经网络的设计细节对语言学习的影响，从而更全面地理解人类语言学习的奥秘。