冲绳科学技术大学院大学(OIST)近日发布的一项研究,可能摸到了人类幼童语言天赋的部分门道。研究人员建造了一个搭载类脑神经网络的虚拟机器人,将其放入一个充满几何体、色彩和指令的模拟三维世界中。

这个世界里存在着“向左推品红色哑铃”这样的简单命令。一部分机器人只在正确完成任务时获得奖励。另一批机器人则被多加了一项设置:每当它们碰见自己现有的认知解释不了的东西,内部就会产生一个额外的“好奇值”奖赏,像是体验了一次微小的颅内兴奋。

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结果并不只是好奇组勉强领先。好奇的机器人直接远远甩开了对照组,根据这项发表于《科学·进展》的研究,它们在差不多只用了一半的时间里,就对语言建立起了真正的理解。

论文作者西奥多·廷克打了个比方:这就像你本来只喜欢黑巧克力,却还是冒险试了一口白巧。选都选了,最后你对巧克力整体的认识反而多了那么一点。

更有意思的变化出现在训练的中途。这些机器人开始撞倒物品,开始拿自己没被要求执行的动作做起实验,本质上形同玩耍。没有任何人把这段程序喂给它们,行为是自己冒出来的。

它们甚至如实复现了幼儿语言习得中那个经典的U形曲线。孩子们起初会正确使用某些动词的特殊形式,接着会把语法规则过度泛化开来,连原本说对的动词也开始犯错,最后才慢慢理清例外,自我修正。这批机器人的表现随之画出了一模一样的先对、后错、再对的下坠与回升。

这和眼下聊天机器人的学习路径形成了对照。大语言模型如ChatGPT依托海量数据集,吐出的本质上是统计意义上的下一个高概率词。而这台机器人的“大脑”运作模式更像我们自己的:一边竭力确保准确性,一边还想护住既有的信念,只在惊奇程度足够大到值得它费劲的时候,才真的更新一下自己的内部看法。

当然,这些都不意味着机器人已经像人类一样理解语言。但它确实提供了一个方向:好奇心,配合足够丰富的接触与体验,可能就是幼儿仅凭那一点点输入就能破译语言密码的关键一环。