KI braucht 92.000 Jahre, um Sprache so gut zu lernen wie ... ein Kind

Einer neuen Studie zufolge würde ein KI-System wie ChatGPT 92.000 Jahre brauchen, um die gleiche Sprachlerngeschwindigkeit wie ein normales Kind zu erreichen.

Die Tatsache, dass Kinder Sprachen effektiver lernen als jedes aktuelle System künstlicher Intelligenz (KI), könnte die Zukunft der Bildung , Technologie und Gehirnforschung prägen – Illustrationsfoto

Neue Forschungsergebnisse von Professor Caroline Rowland am Max-Planck-Institut für Sprachpsychologie (Niederlande) zeigen, dass Kinder Sprachen viel effektiver lernen als die aktuelle KI-Technologie.

Kinder nehmen nicht nur Sprache auf, sondern bauen durch Interaktionen, Emotionen und lebendige Erfahrungen auch ihre eigenen Systeme auf. Gleichzeitig hat die KI-Technologie immer noch Schwierigkeiten, multisensorische Informationen zu verknüpfen.

Diese Forschung trägt nicht nur zum Verständnis der Sprachentwicklung bei Kindern bei, sondern eröffnet auch neue Wege zur Verbesserung der KI-Technologie in der Zukunft.

Kinder „leben in der Sprache“, KI „verarbeitet nur Daten“

Laut Professor Rowland „leben Kinder in der Sprache“, während KI lediglich „Daten verarbeitet“. Es ist die aktive Teilnahme an der Welt : vom Krabbeln, Berühren, Zuhören, Sehen bis hin zum Fragen und Nachahmen, die dem Gehirn des Kindes hilft, Sprache auf natürliche Weise mit Emotionen, Gesten und Kontext zu verknüpfen.

Tatsächlich schätzt die Forschung, dass ein KI-System wie ChatGPT 92.000 Jahre brauchen würde, um die gleiche Sprachlerngeschwindigkeit wie ein normales Kind zu erreichen.

Wissenschaftler haben eine Erklärung dafür gefunden, warum Kinder Sprachen deutlich schneller und effektiver lernen als Systeme künstlicher Intelligenz (KI). Demnach verfügt das menschliche Gehirn über besondere Lernmechanismen, die Maschinen bislang nicht simulieren konnten. Der Fokus liegt dabei auf drei wesentlichen Unterschieden: der Art und Weise der Informationsaufnahme, der sozialen Interaktion und dem Mechanismus des Sprachaufbaus.

Kinder lernen Sprache nicht nur aus Textdaten, sondern kombinieren auch Informationen mehrerer Sinne gleichzeitig: Hören, Sehen, Tasten, sogar Riechen und Schmecken. Wenn ein Baby beispielsweise das Wort „Hund“ lernt, erinnert sich das Gehirn gleichzeitig an das Bellen eines Hundes, das Bild eines Hundes, das Gefühl seines weichen Fells und das glückliche Gefühl, mit ihm zu spielen.

Es ist diese vielschichtige Kombination, die Kindern hilft, Sprache tiefgreifend zu verstehen und zu behalten, indem sie Verbindungen zwischen Lauten, Bildern, Emotionen und Bedeutungen herstellt. Aktuelle KI-Systeme verarbeiten dagegen immer noch hauptsächlich statische Textdaten und sind nicht in der Lage, Informationen aus mehreren Sinnen zu verknüpfen. Dies erschwert es Maschinen, ein natürliches Verständnis wie Menschen zu erreichen.

Verschiedene „Lern“-Kontexte

Die KI-Technologie hinkt trotz ihrer Intelligenz beim Sprachenlernen dem Menschen noch weit hinterher – Foto: AI

Ein weiterer wichtiger Faktor ist, dass Kinder Sprache in lebendigen Kontexten lernen. Wenn Eltern Bücher lesen, auf einen Vogel am Himmel zeigen oder mit Freunden spielen, nehmen Kinder ständig Informationen aus Geräuschen, Bildern, Gesten und Emotionen auf. Dies hilft dem Gehirn, dichte Vernetzungen aufzubauen, wodurch Sprache natürlicher gelernt und verwendet wird.

Im Gegensatz dazu lernt KI aus statischen Textdaten und verfügt nicht über die emotionalen, gestischen und sozialen Nuancen, die Kernkomponenten des menschlichen Sprachausdrucks und -verständnisses sind.

Außerdem „laden“ Kinder ihr Wissen nicht wie KI vor, sondern bauen ihr eigenes Sprachsystem durch Ausprobieren auf.

Kinder können beispielsweise Wörter hinzufügen, die eine Handlung in der Vergangenheitsform ausdrücken, ohne dass ihnen dies formell beigebracht wird, wie etwa das Wort „đà…rổi“: „Con đã ăn cơm“ (Ich habe schon Reis gegessen). Dies ist ein schrittweiser Prozess, der sich im Laufe der Zeit kontinuierlich weiterentwickelt und perfektioniert – eine Fähigkeit, die KI derzeit nicht nachbilden kann.

Diese neue Forschung trägt nicht nur dazu bei, die Sprachentwicklung bei Kindern besser zu verstehen, sondern eröffnet auch neue Ansätze für die KI. Wissenschaftler glauben, dass KI, damit Computer wie Menschen natürliche Sprache lernen können, stärker mit der realen Welt interagieren muss, einschließlich Bewegung, Berührung, Beobachtung und Feedback.

Darüber hinaus legt die Studie nahe, dass die Sprachlernmuster von Kindern die Entwicklung der menschlichen Kommunikation vor Hunderttausenden von Jahren widerspiegeln könnten. Sprache könnte nicht nur zur Informationsübermittlung entstanden sein, sondern auch für soziale Kontakte, Spiel und Bildung.

Neue Forschungstechnologien wie Eye-Tracking-Geräte, KI zur Sprachanalyse und 3D-Gehirnmodelle helfen Wissenschaftlern, tiefere Einblicke in die Art und Weise zu gewinnen, wie Kinder in Echtzeit Sprache lernen und verarbeiten.

Professor Rowland erklärte: „Wenn wir wollen, dass KI wie Menschen Sprache lernt, müssen wir die Maschinen von Grund auf neu konstruieren, sodass sie nicht nur Daten verarbeiten, sondern die Welt auch wie Kinder erleben.“

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MINH HAI

Quelle: https://tuoitre.vn/ai-can-92-000-nam-moi-hoc-ngon-ngu-gioi-bang-mot-dua-tre-20250910100215411.htm