人工智能对人类语言起源的启示
人类有倾向在周围的物体中看到类似于 “人” 的特质。这种行为被称为拟人化,并且这种拟人化趋势也出现在机器学习中,其中声称在大型语言模型中感知到类似于人类智能的特质。本立场论文通过考虑专业激励、人类偏见和一般的方法论设置,讨论了当前对人工通用智能(AGI)的追求与将人类特质过度归因于大型语言模型之间的关系。通过几项实验,我们证明在潜在空间中发现可解释的人类模式并不足为奇。另外,考虑到媒体中对人工智能的普遍描绘,我们呼吁学术界在解释和交流人工智能研究结果时要格外小心,并且要对学术诚信原则有更高的意识。
Feb, 2024
通过机器学习和可穿戴技术等工程科学的显著进展,研究如何在复杂的学习环境下,通过分析婴儿的语言发展过程、比较婴儿与机器的学习成果以及通过多种测试手段对机器学习进行评估等一系列条件和措施来揭示婴儿语言习得的科学原理。
Jul, 2016
本论文研究了无监督机器学习在自然语言方面的应用,提出了三种新算法,旨在考察 “刺激贫乏” 问题以验证人类是否具有特定内在语言知识,最终得出刺激贫乏论不受证据支撑的结论。
Dec, 2002
探讨了人类语言习得中词汇分类的起源是基于先天内在结构还是出于自然学习的能力,利用人工神经网络预测语句中下一个词,揭示了也许由于预测编码和过程,大脑也可能形成抽象的词汇分类,即使其在训练时没有接收到有关词汇分类或语法规则的任何明确信息。
Feb, 2023
本文探讨利用语言模型作为特定人群的有效代理来进行社会科学研究的可能性,并提出算法保真度的概念,通过对 GPT-3 语言模型进行多层面和微粒度的统计和分析,揭示了其中的 “算法偏差” 不是均质的,而是有人口学相关性的。作者通过调节模型条件,成为可以精确模拟大量人讨论或表达的回应情况的一种工具,这为理解人类思想、态度和文化背景提供了一种全新且强大的方法。
Sep, 2022