GPT-4 等人工智能系统学习了数万亿的文本；而一个人类需要 10 万年才能习得如此多的数据。由于这种差距，许多研究员一直怀疑现在的 AI 系统能否反应人类学习的潜在机制，比如儿童为什么可以利用有限的数据快速学习语言。
科学家让一个人类幼崽头顶摄像头，记录了小孩儿看到的画面与听到的句子，接着将数据喂给一个多模态神经网络。结果发现神经网络仅从单个儿童的数据就能习得事物与单词的映射关系，并泛化到没见过的同类事物上。这一发现挑战了机器学习的传统理解，还解决了认知科学对归纳偏差的长期争论。
Science
投稿：@TNSubmbot
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