人工智慧學習語言方式與人類相似：研究顯示存在世代改進

一項研究表明，人工智慧在獨立學習語言時，其發展方式與人類相似，並透過從前幾代學習來不斷改進。 查爾姆斯理工大學和哥德堡大學的研究人員將強化學習與世代學習相結合，讓人工智慧模型相互學習。 這種方法使人工智慧代理能夠發展出類似語言的結構。

該研究基於認知科學理論，即語言的形成是為了滿足有效溝通的需求。 這需要在資訊豐富和易於學習之間取得平衡。 例如，寒冷氣候下的語言通常有多個詞彙來描述雪和冰，這說明了傳達更多資訊的需求如何導致語言更加細緻入微。

為了驗證這一點，人工智慧代理參與了一個涉及顏色和符號的交流遊戲。 隨著代理之間的互動，符號與顏色相關聯，從而促進了語言的發展。 人工智慧代理必須使用符號來傳達顏色，並且它們越接近顏色的通用名稱，獲得的獎勵就越大。 這表明，溝通和相互學習的能力對於語言發展至關重要。