أيهما أذكى.. الأطفال أم الروبوتات؟، كشفت دراسة جديدة مفاجأة فيما يتعلق بالإنجاز المعرفي لتعلم اللغات، فتوصلت الدراسة أن الآلة تعتمد على جمع البيانات أما الطفل فيعتمد على الكثير من العوامل الحسية من البصر، والسمع، والشم، والاستماع، واللمس، لفهم العالم وبناء مهاراتهم اللغوية، الأمر الذي أثبت أنه حتى أذكى الآلات لا تضاهي العقول الشابة في تعلم اللغات.

بحسب الدراسة الحديثة التي نُشرت في المجلة العلمية Trends in Cognitive Sciences، شاركت فيها البروفيسورة كارولين رولاند، من معهد ماكس بلانك لعلم النفس اللغوي (Max Planck Institute for Psycholinguistics)، بالتعاون مع باحثين من مركز LuCiD في المملكة المتحدة، نتائج جديدة حول كيفية تفوق الأطفال على الذكاء الاصطناعي، وأهميته.

وتوصلت الدراسة أنه إذا تعلم الإنسان لغة بنفس معدل ChatGPT، فسيستغرق الأمر 92.000 عام، في حين أن الآلات قادرة على تحليل مجموعات بيانات هائلة بسرعة البرق، إلا أن الأطفال يتفوقون على الذكاء الاصطناعي في اكتساب اللغة الطبيعية.

ثورة في التكنولوجيا الجديدة

يستطيع العلماء الآن رصد كيفية تفاعل الأطفال مع مقدمي الرعاية والبيئة المحيطة بهم، بتفاصيل غير مسبوقة، بفضل التطورات الحديثة في أدوات البحث، مثل تتبع حركة العين المثبتة على الرأس، وتقنيات التعرف على الكلام المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ولكن على الرغم من النمو السريع في أساليب جمع البيانات، إلا أن النماذج النظرية التي تشرح كيفية ترجمة هذه المعلومات إلى لغة سليمة لا تزال متأخرة.

يعالج الإطار الجديد هذه الفجوة. إذ يجمع فريق البحث أدلة واسعة النطاق من علوم الحاسوب، واللغويات، وعلم الأعصاب، وعلم النفس، ويقترح أن مفتاح فهم كيفية تعلم الأطفال للغة بشكل أسرع بكثير من الذكاء الاصطناعي، لا يكمن في كمية المعلومات التي يتلقونها، بل في كيفية تعلمهم منها.

الأطفال مقابل ChatGPT: ما الفرق؟

على عكس الآلات التي تتعلم بشكل أساسي، وبشكل سلبي، من النصوص المكتوبة، يكتسب الأطفال اللغة من خلال عملية نمو نشطة ومتغيرة باستمرار، مدفوعة بمهاراتهم الاجتماعية والمعرفية والحركية المتنامية.

يستخدم الأطفال جميع حواسهم- البصر، والسمع، والشم، والاستماع، واللمس- لفهم العالم وبناء مهاراتهم اللغوية. يوفر لهم هذا العالم إشارات غنية ومنسقة من حواس متعددة، مما يمنحهم إشارات متنوعة ومتزامنة لمساعدتهم على فهم آلية عمل اللغة.

ولا يكتفي الأطفال بالجلوس منتظرين وصول اللغة إليهم، بل يستكشفون محيطهم بنشاط، ويخلقون باستمرار فرصًا جديدة للتعلم.

تشير رولاند إلى أن «أنظمة الذكاء الاصطناعي تعالج البيانات، لكن الأطفال يعيشونها بالفعل»، حيث يتجسد تعلمهم، ويتفاعل معهم، ويتأصل بعمق في السياقات الاجتماعية والحسية، كما أنهم يبحثون عن التجارب ويُكيّفون تعلمهم استجابةً لذلك، فيستكشفون الأشياء بأيديهم وأفواههم، ويزحفون نحو ألعاب جديدة ومثيرة، أو يُشيرون إلى أشياء يجدونها مثيرة للاهتمام، هذا ما يُمكّنهم من إتقان اللغة بسرعة.

آثار تتجاوز الطفولة المبكرة

لا تُعيد هذه الرؤى صياغة فهمنا لنمو الطفل فحسب، بل تحمل آثارًا بعيدة المدى على أبحاث الذكاء الاصطناعي، ومعالجة لغة البالغين، وحتى تطور اللغة البشرية نفسها.

يقول رولاند: «يمكن لباحثي الذكاء الاصطناعي أن يتعلموا الكثير من الأطفال، وإذا أردنا أن تتعلم الآلات اللغة مثل البشر، فربما نحتاج إلى إعادة النظر في كيفية تصميمها- من البداية».