KI lernt Sprache wie Menschen: Studie zeigt generationenübergreifende Verbesserung

Eine Studie zeigt, dass KI, wenn sie Sprachen selbstständig lernt, diese ähnlich wie Menschen entwickelt und sich durch das Lernen von früheren Generationen verbessert. Forscher der Chalmers und der Universität Göteborg kombinierten Reinforcement Learning mit generationalem Lernen, bei dem KI-Modelle voneinander lernten. Dieser Ansatz ermöglichte es KI-Agenten, sprachähnliche Strukturen zu entwickeln.

Die Studie basiert auf der kognitionswissenschaftlichen Theorie, dass Sprache durch das Bedürfnis nach effektiver Kommunikation geformt wird. Dies erfordert ein Gleichgewicht zwischen informativ und leicht zu erlernen. Sprachen in kälteren Klimazonen haben oft mehrere Wörter für Schnee und Eis, was veranschaulicht, wie das Bedürfnis, mehr Informationen zu vermitteln, zu einer differenzierteren Sprache führt.

Um dies zu testen, spielten KI-Agenten ein Kommunikationsspiel mit Farben und Symbolen. Während die Agenten interagierten, wurden Symbole mit Farben assoziiert, was zur Sprachentwicklung führte. Die KI-Agenten mussten eine Farbe mithilfe von Symbolen kommunizieren, und je näher sie einem gebräuchlichen Namen für die Farbe kamen, desto größer war ihre Belohnung. Dies zeigt, dass die Fähigkeit, zu kommunizieren und voneinander zu lernen, für die Sprachentwicklung entscheidend ist.