I bambini imparano le lingue molto più velocemente dei robot: uno studio spiega perché il cervello batte l’IA
I bambini piccoli inciampano, si sporcano quando mangiano e a volte si spaventano se il genitore si nasconde il volto dietro le mani. Eppure, quando si tratta di imparare le lingue, il loro cervello è in grado di stracciare perfino l'infinita potenza di calcolo dell'Intelligenza Artificiale. Un fenomeno sbalorditivo, soprattutto se si pensa quanto velocemente uno strumento come ChatGPT possa analizzare ed elaborare enormi quantità di testo. Eppure, come dimostrato da un recente studio, i più piccoli sembrano dotati di una capacità d'apprendimento di gran lunga superiore a quelle delle macchine.
A spiegare il perché di questo inaspettato divario tra il cervello infantile, solo apparentemente acerbo, e l'IA è una nuova cornice teorica proposta da Caroline Rowland del Max Planck Institute for Psycholinguistics all'interno di una ricerca pubblicata sulla rivista Trends in Cognitive Sciences in collaborazione con l’ESRC LuCiD Centre nel Regno Unito.
Lo studio alla ricerca di una spiegazione
Negli ultimi anni, le tecnologie per studiare l’acquisizione del linguaggio si sono evolute enormemente. Strumenti come l’eye-tracking o il riconoscimento vocale basato sull’intelligenza artificiale permettono di osservare con grande precisione il modo in cui i bambini interagiscono con i genitori e l’ambiente. Tuttavia, se la raccolta di dati è diventata più sofisticata che mai, le teorie avanzate finora non erano ancora riuscite a spiegare come bimbo riesca ad acquisire tanto rapidamente un linguaggio naturale quando ad un adulto servirebbero – dati alla mano – circa 92.000 anni per imparare una lingua con la stessa velocità di ChatGPT. Il nuovo modello proposto da Rowland ha dunque cercati di colmare proprio questa lacuna, unendo risultati provenienti da scienze cognitive, linguistica, neuroscienze e informatica.
Il segreto dei bambini: imparare attivamente e con tutti i sensi
Dopo aver passato al setaccio la corposa quantità di dati ottenuta da questo approccio multidisciplinare, i ricercatori sono giunti alla conclusione che, per capire come i bambini possano fare proprio un linguaggio naturale in così poco tempo, non occorre soffermarsi la quantità di informazioni ricevute, ma piuttosto analizzare il modo in cui queste vengono apprese. Mentre un sistema come ChatGPT si nutre soprattutto di testi scritti e apprende in modo passivo, i bambini seguono infatti un percorso attivo e dinamico, plasmato dallo sviluppo sociale, cognitivo e motorio.
I più piccoli – che nei primi mesi e anni di vita godono di un'elasticità cerebrale tale da renderli delle "spugne" pronte a trarre apprendimenti da ogni stimolo – non si limitano ad ascoltare: guardano, toccano, odorano, assaggiano. Ogni senso contribuisce a creare un mosaico di segnali coordinati che li aiuta a decifrare il funzionamento del linguaggio. Ad esempio, spiegano gli autori dello studio, un bambino non solo sente la parola "palla", ma la vede rotolare, la afferra, ne sente la consistenza. Questi indizi sensoriali integrati rendono il linguaggio molto più vivo e dunque maggiormente comprensibile.
C'è però di più: i bambini non aspettano passivamente che il linguaggio venga loro trasmesso, ma esplorano attivamente l’ambiente e creano in continuazione nuove opportunità di apprendimento. "I sistemi di IA processano i dati, ma i bambini li vivono in prima persona", ha spiegato Rowland, sottolineando come questa capacità di "apprendere facendo le cose" (learning by doing, secondo l'espressione anglosassone) sia cruciale per comprendere lo scarto tra il cervello dei piccoli e i calcoli delle macchine. Quando si tratta di acquisire un linguaggio, insomma, non si tratta solo di ascoltare o leggere, ma di vivere esperienze e rielaborarle continuamente.
Implicazioni per l’intelligenza artificiale (e non solo)
Secondo gli autori della ricerca, le conseguenze di queste scoperte vanno ben oltre la linguistica infantile, ma offrono spunti preziosi per ripensare il modo in cui costruiamo sistemi di intelligenza artificiale, come elaboriamo il linguaggio da adulti, e persino per capire come il linguaggio si sia evoluto nella nostra specie. Insomma, come suggerisce Rowland, per diventare ancora più performante "l‘IA dovrebbe imparare molto dai bimbi".
