L'IA apprend le langage comme les humains : une étude révèle une amélioration générationnelle

Une étude révèle que l'IA, lorsqu'elle apprend les langues de manière indépendante, les développe de manière similaire aux humains, s'améliorant grâce à l'apprentissage des générations précédentes. Des chercheurs des universités Chalmers et Gothenburg ont combiné l'apprentissage par renforcement avec l'apprentissage générationnel, où les modèles d'IA ont appris les uns des autres. Cette approche a permis aux agents d'IA de développer des structures de type langage.

L'étude est basée sur la théorie des sciences cognitives selon laquelle le langage est façonné par le besoin d'une communication efficace. Cela nécessite un équilibre entre être informatif et facile à apprendre. Les langues dans les climats plus froids ont souvent plusieurs mots pour la neige et la glace, illustrant comment le besoin de transmettre plus d'informations conduit à un langage plus nuancé.

Pour tester cela, des agents d'IA ont joué à un jeu de communication impliquant des couleurs et des symboles. Au fur et à mesure que les agents interagissaient, les symboles étaient associés aux couleurs, conduisant au développement du langage. Les agents d'IA devaient communiquer une couleur en utilisant des symboles, et plus ils se rapprochaient d'un nom commun pour la couleur, plus leur récompense était grande. Cela montre que la capacité de communiquer et d'apprendre les uns des autres est cruciale pour le développement du langage.