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[科技前沿]AI 透過「睡覺」學會說話?科學家用 AI 破解嬰兒學習語言的秘密
Chris @koclu發布於
一、AI 也要睡覺?一場顛覆想像的實驗
你是否曾經熬夜準備考試,結果隔天卻發現讀過的內容幾乎忘光?我們常聽說睡眠有助於記憶,但你可能想不到,這個概念竟然也能應用在人工智慧(AI)身上!2026 年 11 月,美國普林斯頓大學的研究團隊在國際頂尖期刊《Science》發表一項有趣的研究:他們讓 AI 模仿嬰兒學習語言的過程,卻意外發現,即使 AI 每天接收大量語音資訊,仍然無法有效學會單字。直到研究人員加入一種類似人類睡眠期間「記憶重播」的機制,AI 才開始展現驚人的學習能力。難道 AI 也需要像人類一樣,透過「睡一覺」才能變聰明嗎?
二、從零開始學說話:讓 AI 重走嬰兒的成長之路
一般的大型語言模型,例如 ChatGPT,通常透過大量文字資料進行訓練,但人類嬰兒既不會閱讀,也不需要學習文法規則,就能在短短幾年內學會說話。為了了解其中的奧祕,普林斯頓大學展開了名為「The First 1,000 Days」的研究計畫,在 15 個家庭中長期記錄嬰兒出生後約三年的日常生活,包括父母說話、家人聊天及各種環境聲音。研究團隊接著選取其中八名孩子的語音資料,為每位孩子建立獨立的 AI 學習模型。這些 AI 一開始完全不認識單字,也不知道語音該如何切分,更沒有預先學過任何文字。研究人員讓它們按照孩子實際成長的時間順序,一天一天接收語音,希望觀察 AI 是否能從日常生活中自行找出語言的規律。
三、聽得多不代表學得會:AI 遇上語言學習瓶頸
然而,實驗一開始並不順利。研究團隊首先以一名化名為 Coral 的孩子為對象,讓 AI 持續接觸她成長過程中聽到的語音。原本以為,只要給予足夠豐富的語言環境,AI 就能逐漸辨認聲音、記住單字,結果卻完全出乎預料。即使累積了大量語音資料,AI 依然很難保留前一天學到的資訊。當模擬進度來到 Coral 兩歲時,模型竟然連一個單字都沒有真正學會!這個結果讓研究人員意識到,學習並不是單純不斷接收新資訊就好。如果無法將過去的經驗保留下來,即使每天接觸大量知識,也可能只是學了又忘。於是,研究團隊開始思考:人類嬰兒究竟擁有什麼能力,是 AI 所缺少的?
四、睡一覺真的變聰明?AI 的記憶鞏固實驗
研究人員將目光轉向一個看似平凡的日常活動:睡覺。過去的神經科學研究發現,人類大腦在睡眠期間可能會重新活化白天經歷過的神經活動,幫助記憶鞏固。受到這個現象啟發,研究團隊為 AI 加入「記憶重播」(Memory Replay)機制,讓模型在每個模擬日結束後,重新複習最近幾天接觸過的部分語音內容。令人驚訝的是,加入這項機制後,AI 的學習表現大幅改善!它不但能逐漸辨識英語中的不同語音,還能從連續的聲音中找出單字。到了模擬兩歲的階段,Coral 的模型已經學會數千個單字的聲音形式。研究團隊也在其他七名孩子的資料上重現了語言學習成果。值得注意的是,AI 並沒有真的進入睡眠狀態,而是透過重新接觸過去的資料,模仿睡眠中部分記憶鞏固的功能。此外,模型雖然能辨認單字形式,卻還不真正理解這些單字在現實世界中的意義。
五、從 AI 到期末考:這項研究給各位大學生的啟示
這項研究不只讓科學家更了解 AI,也帶來值得大學生思考的學習啟示。許多人準備考試時,習慣在短時間內大量閱讀、背誦,希望把越多資訊塞進腦袋越好。然而,普林斯頓大學的實驗提醒我們,學習的關鍵可能不只是接收了多少資訊,更在於能否透過複習,將新知識與既有記憶連結起來。當然,這項研究並不是直接測試大學生的睡眠品質或考試成績,因此不能單憑 AI 的實驗結果,就認定睡一覺一定能考得更好。不過,它確實展現了記憶重播對持續學習的重要性。對 AI 科技而言,這也提供了一個全新的研究方向:未來的人工智慧或許不必一味依賴更多資料,而能透過更有效的記憶與學習機制,像人類一樣持續累積知識。下次準備考試時,不妨問問自己:真正重要的是今天讀了多少,還是明天究竟記得多少?
資料來源
- Princeton Neuroscience Institute(2026 年 11 月 5 日)。Princeton researchers train an AI model to learn language the way children do.
pni.princeton.edu/news/2026/princeton-researchers-train-ai-model-learn-language-way-children-do(在新分頁開啟) - Raviv, H., et al.(2026)。The first 1000 days: Modeling language learning from individual children's everyday speech. Science, 394(6824), eaeh9311.
doi.org/10.1126/science.aeh9311(在新分頁開啟)
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