Çocuklar çevrelerini gözlemleyerek, etrafındaki insanları dinleyerek,gördükleri ve duydukları arasındaki noktaları birleştirerek bir dili öğrenirler. Üzerinde çalışılan bilgisayar modeliyle insan-makine etkileşimini geliştirebilir, çocukların dil öğrenimine yeni bir bakış açısı sağlayabilir. Bu teknolojinin çocukların kendi dilinin sözcük sırasını oluşturmasına yardımcı olması bekleniyor.Bilgisayarda, öğrenme dili, söz dizimsel ve semantik ayrıştırıcıların görevi olarak tanımlanır. Bu sistemler, kelimelerin arkasındaki ve sözcüklerin kendi anlamlarını anlatan, açıklamalı cümleler üzerinde eğitilmiştir. Web aramaları, doğal veritabanı sorgulama , Alexa ve Siri gibi ses tanıma sistemleri için ayırt ediciler giderek önemli hale geliyor. Tüm bu çalışmaların aynı zamanda ev robotları içinde kullanılabileceği ön görülüyor.
Doğal Dil İşleme konferansında Ampirik Yöntemler adlı sunulan makalede, MIT araştırmacıları, sistemi gözlemci olarak tanımlıyor. Çocuğun dil edinim sürecini daha yakından taklit edebilecek ayrıştırıcıları betimliyor. Dilin yapısını öğrenmek için,alt yazılı videoları bilgi olmadan gözlemler ve kelimeleri, kaydedilen nesneler ve eylemlerle ilişkilendirir. Yeni bir cümle verildiğinde anlamını, video olmadan doğru bir şekilde tahmin etmek için dilin yapısı hakkında öğrendiklerini kullanabilir.
Dili Taklit Edebilir
Bu “zayıf denetimli” yaklaşım, yani sınırlı bir eğitim verisi gerektirir. Çocukların çevrelerindeki dünyayı nasıl gözlemleyebildiklerini ve doğrudan bağlam sağlamadıkça dil öğrenmelerini taklit eder. Bu yaklaşım, araştırmacılara göre, veri tiplerini genişletebilir ve eğitimciler için gerekli çabayı azaltabilir. Ayrıştırıcı, insanlar ve kişisel robotlar arasındaki doğal etkileşimi geliştirmek için kullanılabilir.
Örneğin bir robot, konuşulan cümlelerin tam olarak gramer veya net olmadığı durumlar da dahil olmak üzere sözlü komutları anlamalarını güçlendirmek için çevresini sürekli olarak gözlemleyebilir. Nesneler, insanlar ve eylemler için en çok eşleşen temsillerle ifade, alt yazının en olası anlamı haline gelir. Başlangıçta, videodaki birçok farklı nesneye ve eyleme atıfta bulunabilir. Ancak olası anlamlar seti, ayrıştırıcının sürekli olarak olasılıkları inkar etmesine yardımcı olan bir eğitim sinyali olarak hizmet eder. Barbu, “Bütün cümlelerin aynı kurallara uyması, hepsinin aynı dilden gelmesi ve birçok alt yazılı video görmesi gerektiği varsayılarak, anlamları daha da daraltabileceğini” söyledi.
