Google और Facebook AI नई भाषाविज्ञान डिस्कवरी बनाएं

एआई नेचुरल लैंग्वेज के उद्भव संबंधी घटनाओं को समझता था

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स्रोत: गेराल्ट / पिक्साबे

विज्ञान और मानविकी के बौद्धिक चौराहे पर भाषा विज्ञान है, भाषा का वैज्ञानिक अध्ययन। भाषाविज्ञान की संरचना मनोविज्ञान, तंत्रिका विज्ञान, जीव विज्ञान और दर्शन के विषयों को छूती है। भाषा मनुष्यों की सबसे मौलिक परिभाषित करने वाली विशेषताओं में से एक है, और फिर भी इसकी उत्पत्ति न केवल भाषाविदों, बल्कि मनोवैज्ञानिकों, न्यूरोसाइंटिस्टों, मानवविज्ञानी, जीवविज्ञानी और पुरातत्वविदों के लिए एक वैज्ञानिक रहस्य बनी हुई है। मानव भाषा कैसे विकसित और विकसित हुई? इस रहस्य को सुलझाने की चुनौती काफी हद तक अनुभवजन्य साक्ष्य के बिखराव के कारण है। अन्य सड़क मार्ग समय है – प्राकृतिक भाषा के उद्भव और विकास के पैटर्न को देखने और समझने में कई साल, यहां तक ​​कि सदियों लग सकते हैं। हाल ही में, Google AI, Facebook AI और New York University के शोधकर्ताओं ने भाषा की उभरती घटनाओं को समझने और समझने के लिए AI गहरी सीख को तैनात किया और जनवरी 2019 में arXiv में अपने निष्कर्ष जारी किए।

लॉरा ग्रेसर, क्युनघुन चो और डौवे किला की शोध टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों में नवीनतम का उपयोग एक कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क बनाने के लिए किया “जिसमें एजेंट संचार क्षमताओं से लैस एक साथ कई रेफ़रेंशियल गेम्स खेलते हैं, प्राकृतिक गुणों का अध्ययन करने के लिए। भाषा। ”टीम के अनुसार, उनका उपन्यास एक उपन्यास ढाँचा है क्योंकि उन्होंने नवीनतम पीढ़ी के गहन सुदृढीकरण सीखने का उपयोग किया था जो समृद्ध संवेदी इनपुट को संसाधित कर सकता था।

मल्टी-एजेंट कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है जो अपने अवधारणात्मक इनपुट के बारे में संदेशों का आदान-प्रदान कर सकते हैं। कम्प्यूटेशनल मल्टी-एजेंट मॉडल के घटकों में एजेंट्स, लर्निंग एल्गोरिदम, पर्यावरण और इनाम तंत्र शामिल हैं। एजेंट का उपयोग सरल से जटिल तक होता है, और इसमें अंतर समीकरण शामिल होते हैं, “एक सीपीयू जैसी वास्तुकला जिसमें एक निर्देश सेट और रजिस्टर होते हैं,” एक “ऑब्जेक्ट और प्रतीकों के बीच सह-घटना मैट्रिक्स,” एक एकल-परत तंत्रिका नेटवर्क, और एक ” गहरे तंत्रिका नेटवर्क। उपयोग किए गए सीखने के एल्गोरिथ्म या तो एक ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन या विकासवादी एल्गोरिदम का एक बदलाव था।

शोधकर्ताओं ने पाया कि “सेल्फ-प्ले और पेयर-प्ले के बीच की सफलता दर एक-दूसरे से अप्रभेद्य है, यह दृढ़ता से आरोपित करता है कि एक आम, साझा भाषा एक सामाजिक सम्मेलन के रूप में उभरती है अगर और केवल अगर हमारे पास दो से अधिक भाषा उपयोगकर्ता हैं,” और सभी “एक सामान्य भाषा को उभरने के लिए एजेंटों की न्यूनतम संख्या की आवश्यकता होती है।”

इसके बाद टीम ने सामुदायिक स्तर पर सिमुलेशन चलाया। वे समझना चाहते थे कि अगर अलग-अलग भाषाओं वाले दो अलग-अलग समुदाय संपर्क में आए तो क्या होगा। टीम ने पता लगाया कि भाषा अभिसरण के स्तर को निर्धारित करने में अंतर और इंट्रा-ग्रुप कनेक्टिविटी महत्वपूर्ण कारक हैं। पर्याप्त अंतर-समूह कनेक्टिविटी के साथ, भाषा संपर्क के माध्यम से पारस्परिक रूप से समझने योग्य हो जाती है, भले ही एजेंटों को दूसरी भाषा से अवगत कराया गया हो या नहीं।

टीम ने सीखा कि समय के साथ भाषाई संपर्क के साथ प्रमुख बहुमत प्रोटोकॉल में परिणाम होता है और दूसरी भाषा गायब हो जाती है। यदि समुदाय संतुलित हैं, तो एक नया “क्रेओल” प्रोटोकॉल जो मूल भाषाओं की तुलना में सरल है, उभरता है। पड़ोसी भाषाएं अधिक पारस्परिक रूप से समझ में आती हैं, और जैसे-जैसे समुदायों के बीच दूरी बढ़ती जाती है, संचार क्षमता कम होती जाती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि “भाषा के विकास के जटिल गुणों को जटिल विकसित भाषाई क्षमताओं पर निर्भर नहीं होना चाहिए, लेकिन संचार गेम खेलने वाले अवधारणात्मक रूप से सक्षम एजेंटों के बीच सरल सामाजिक आदान-प्रदान से उभर सकता है।”

अब वैज्ञानिकों के पास प्राकृतिक भाषा के विकास और उभरती विशेषताओं का अध्ययन करने के लिए एक परिष्कृत उपकरण है। शोध के निष्कर्ष भाषा की उत्पत्ति पर सिद्धांतों को संभावित रूप से प्रभावित कर सकते हैं और मनुष्यों को अद्वितीय बनाने वाली परिभाषित विशेषताओं में से एक पर अधिक समझ प्रदान करते हैं।

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संदर्भ

गेसर, लौरा, चो, क्युनघ्युन, कील, डौवे। मल्टी-एजेंट कम्युनिकेशन गेम्स में एमर्जेंट लिंग्विस्टिक फेनोमेना। ” arXiv । 25 जनवरी 2019।