Anak-anak Bisa Belajar Bahasa Lebih Baik dari AI? Kenapa Ya?

Kamu tahu nggak sih, selama ini kita udah ngobrol satu sama lain selama lebih dari 100.000 tahun? Dan selama waktu itu, cuma anak-anak yang bisa belajar bahasa manusia dengan lancar. Sekarang, ada dua yang bisa! Setelah ChatGPT muncul, banyak dari kita yang udah biasa ngobrol sama gadget kita. Tapi, ada satu hal yang bikin kita bingung: kenapa anak-anak bisa lebih cepat belajar bahasa dibandingkan AI yang super canggih ini?

Nah, ini semua ada hubungannya sama yang disebut 'data efficiency gap'. Jadi, meskipun AI bisa mengolah data dalam jumlah yang sangat besar, mereka tetap butuh banyak data untuk belajar bahasa. Contohnya, LLM (Large Language Model) kayak GPT bisa mengolah kata-kata sampai triliunan, sedangkan anak-anak cuma butuh sekitar 100 juta kata untuk mulai bisa ngomong dengan baik. Gila, kan?

Michael C. Frank, seorang ilmuwan kognitif dari Stanford, bilang bahwa kemajuan AI emang luar biasa, tapi kita masih harus mengumpulkan banyak data untuk bisa nyamain kemampuan anak-anak yang belajar bahasa di rumah. Anak-anak bisa belajar dengan lebih efisien, dan itu jadi tantangan besar bagi para peneliti AI.

Selama bertahun-tahun, model bahasa AI semakin besar dan kompleks. Misalnya, Meta baru-baru ini merilis LLM Llama 3.1 yang dilatih dengan 15 triliun token. Tapi, seiring berjalannya waktu, kita mungkin kehabisan data yang bisa dipakai untuk melatih AI. Di sisi lain, anak-anak menunjukkan bahwa mereka bisa belajar lebih banyak dengan data yang jauh lebih sedikit.

Ketika anak-anak tumbuh di lingkungan yang kaya bahasa, mereka bisa mendengar sekitar 100 juta kata. Dan kalau mereka belajar membaca, jumlah itu bisa meningkat jadi 300 juta kata saat mereka berusia 20 tahun. Bandingkan dengan AI yang butuh data sebanyak itu untuk bisa belajar bahasa, anak-anak bisa melakukannya dengan jauh lebih sedikit. Ini jadi pertanyaan besar bagi para ilmuwan: bagaimana anak-anak bisa lebih unggul dalam belajar bahasa dibanding mesin?

Para peneliti berharap bisa mempelajari cara anak-anak belajar untuk menciptakan model AI yang lebih efisien. Misalnya, mereka bisa mengembangkan chatbots yang lebih baik untuk komunitas dengan bahasa minoritas. Selain itu, penelitian ini juga bisa membantu kita memahami lebih dalam tentang perkembangan bahasa dan pikiran anak-anak.

Salah satu hal menarik adalah, banyak dari kita baru menyadari betapa sulitnya belajar bahasa saat kita mencoba bahasa baru setelah dewasa. Tapi, bagi anak-anak, belajar bahasa itu seperti sihir. Mereka bisa mulai berbicara dengan kalimat yang benar setelah mendengar sekitar 10 juta kata. Ini bikin kita bertanya-tanya: sebenarnya, bagaimana sih cara bayi belajar bahasa?

Ada dua pandangan utama tentang ini. Yang pertama, Noam Chomsky berpendapat bahwa bayi sudah dilahirkan dengan pengetahuan tentang tata bahasa. Sementara B.F. Skinner berargumen bahwa bahasa dipelajari dari lingkungan. Tapi, Chomsky menunjukkan bahwa anak-anak tidak mungkin belajar bahasa hanya dari pengalaman saja, karena bahasa itu terlalu kompleks. Jadi, bagaimana mereka bisa melakukannya?

Penelitian menunjukkan bahwa anak-anak belajar bahasa dengan cara yang sangat berbeda dibandingkan model AI. Mereka tidak hanya duduk dan mendengarkan, tapi aktif menjelajahi dunia di sekitar mereka. Ini jadi alasan kenapa anak-anak bisa belajar bahasa dengan lebih baik, karena mereka mencari pengalaman dan bereksperimen.

Dengan semua ini, para peneliti berharap bisa menciptakan model AI yang lebih mirip dengan cara anak-anak belajar. Mungkin, jika kita bisa mengajarkan AI untuk belajar dengan cara yang lebih aktif, mereka juga bisa belajar bahasa dengan lebih baik. Jadi, kita tunggu aja inovasi selanjutnya dari dunia AI yang terinspirasi dari cara anak-anak belajar!