Wissenschaft, eine neue Sprache lernen? ChatGpts schnellste junge Köpfe

Selbst die intelligentesten Maschinen können beim Sprachenlernen nicht mit jungen Köpfen mithalten. Forscher geben neue Erkenntnisse darüber bekannt, warum Kinder der KI voraus sind und warum dies von Bedeutung ist. Wenn ein Mensch eine Sprache so schnell lernen könnte wie ChatGPT, würde er 92.000 Jahre brauchen. Während Maschinen riesige Datensätze blitzschnell verarbeiten können, lassen Kinder KI beim Erlernen natürlicher Sprache weit hinter sich. Ein neues Framework, das kürzlich von Professor Caroline Rowland vom Max-Planck-Institut für Psycholinguistik in Zusammenarbeit mit Kollegen des ESRC LuCiD Centre in Großbritannien im Journal Trends in Cognitive Sciences veröffentlicht wurde, präsentiert einen neuen Ansatz zur Erklärung, wie Kinder diese bemerkenswerte Leistung vollbringen.

Dank neuester Forschungsmethoden wie am Kopf getragener Eye-Tracking-Technologie und KI-gestützter Spracherkennung können Wissenschaftler nun in beispiellosem Detailreichtum beobachten, wie Kleinkinder mit ihren Bezugspersonen und ihrer Umgebung interagieren. Trotz der rasanten Entwicklung neuer Datenerfassungsmethoden hinken theoretische Modelle, die erklären, wie diese Informationen in flüssige Sprache umgesetzt werden, jedoch hinterher. Das neue Konzept schließt diese Lücke. Auf Grundlage einer breiten Datenbasis aus den Bereichen Informatik, Linguistik, Neurowissenschaften und Psychologie schlägt das Forschungsteam vor, dass der Schlüssel zum Verständnis, wie Kleinkinder Sprache so viel schneller lernen als KI, nicht in der Menge der erhaltenen Informationen liegt, sondern darin, wie sie daraus lernen .

Im Gegensatz zu Maschinen, die primär und passiv aus geschriebenen Texten lernen, erwerben Kinder Sprache durch eine aktive und fortschreitende Entwicklung , die von ihren wachsenden sozialen, kognitiven und motorischen Fähigkeiten angetrieben wird. Kinder nutzen alle ihre Sinne – Sehen, Hören, Riechen, Zuhören und Tasten –, um die Welt zu verstehen und ihre Sprachkenntnisse zu entwickeln. Diese Welt liefert ihnen reichhaltige, koordinierte Signale von mehreren Sinnen und liefert ihnen vielfältige und synchronisierte Hinweise, die ihnen helfen zu verstehen, wie Sprache funktioniert. Und Kinder warten nicht einfach darauf, dass Sprache zu ihnen kommt; sie erkunden aktiv ihre Umgebung und schaffen so ständig neue Lernmöglichkeiten. „KI-Systeme verarbeiten Daten, aber Kinder leben sie tatsächlich“, sagt Rowland. „Ihr Lernen ist körperlich, interaktiv und tief in sozialen und sensorischen Kontexten verwurzelt. Sie suchen nach Erfahrungen und passen ihr Lernen dynamisch entsprechend an: Sie erkunden Objekte mit Händen und Mund, krabbeln auf neue und aufregende Spielzeuge zu oder zeigen auf Objekte, die sie interessant finden. Dadurch beherrschen sie Sprache so schnell.“ Diese Erkenntnisse verändern nicht nur unser Verständnis der kindlichen Entwicklung, sondern haben auch weitreichende Auswirkungen auf die Forschung zu künstlicher Intelligenz, der Sprachverarbeitung bei Erwachsenen und sogar auf die Evolution der menschlichen Sprache selbst. „KI-Forscher könnten viel von Babys lernen“, sagt Rowland. „Wenn wir wollen, dass Maschinen Sprache genauso gut lernen wie Menschen, müssen wir ihre Entwicklung möglicherweise von Grund auf überdenken.“