Los sistemas de inteligencia artificial (IA) aprenden a hablar a partir de enormes cantidades de palabras, pero un nuevo estudio ha demostrado que también pueden hacerlo usando las grabaciones de lo que ve y oye un bebé durante el primer año y medio en que adquiere el lenguaje. Un estudio encabezado por la Universidad de Nueva York demostró que las herramientas de la IA pueden aprender un número considerable de palabras y conceptos a partir de fragmentos limitados de la experiencia del niño. Los sistemas de IA, como ChatGPT aprenden y utilizan el lenguaje humano a partir de billones de datos lingüísticos, mientras que los niños solo reciben millones de palabras al año cuando aprenden a hablar. El equipo decidió comprobar si un modelo de IA podía aprender palabras y conceptos presentes en la experiencia cotidiana de un niño solo con la información que recibía este desde los seis meses a los dos años. Para ello, entrenaron un sistema de IA multimodal a través de los ojos y oídos del pequeño, usando más de 60 horas de grabación en primera persona, mediante una cámara ligera montada en la cabeza. La conclusión fue que el modelo o red neuronal “podía aprender un número considerable de palabras y conceptos a partir de fragmentos limitados de la experiencia del niño”. La cámara que llevaba el niño solo captaba alrededor del 1 % de sus horas de vigilia, pero era suficiente para un auténtico aprendizaje del lenguaje. Estos resultados, según los investigadores, demuestran cómo los recientes avances algorítmicos emparejados con la experiencia naturalista de un solo niño “tienen el potencial de remodelar nuestra comprensión de la adquisición temprana del lenguaje y los conceptos.» Las grabaciones contenían aproximadamente un cuarto de millón de instancias de palabras, es decir, el número de palabras comunicadas, muchas de ellas repetidas, que están vinculadas con fotogramas de vídeo de lo que el niño veía cuando se pronunciaban.
Un modelo de aprendizaje artificial inspirado en cómo aprenden los niños
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