北京
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。
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。
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