Các hệ thống học tập chuyên sâu đang dần thay đổi cách tiếp cận của chúng ta để hiểu và bắt chước một loạt các quá trình. Một số ứng dụng đó đa dạng như trò chơi điện tử và chăm sóc sức khỏe. Nó cũng đã được chứng minh là một công cụ giúp làm rõ các quá trình phức tạp và khó hiểu. Một nhóm các nhà khoa học từ Trung tâm nghiên cứu Não bộ, Trí tuệ và Máy móc (CBMM) của MIT cùng với Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) đã thành lập một kế hoạch nhằm tìm cách trả lời một số câu hỏi xoay quanh việc học ngôn ngữ ở trẻ nhỏ. Sự nâng cao của quá trình này được gọi là phân tích ngữ nghĩa.
Quá trình này bao gồm chuyển đổi ngôn ngữ thành một dạng dữ liệu hợp lý và có thể đo lường được. Nó sử dụng các thuật toán học chuyên sâu để sao chép các hành vi học ngôn ngữ ở trẻ em để đạt được kết quả thông qua quan sát.
Nhóm nghiên cứu đã trình bày chi tiết một bài về Phương Pháp Thực Nghiệm trong Hội Thảo Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên ở Brussels, Bỉ. Phương pháp dạy được sử dụng thông qua video. Candace Ross, một sinh viên tốt nghiệp Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính và CSAIL và là tác giả đầu tiên của bài báo cho biết: “Có những thành phần tạm thời - các đối tượng tương tác trong nhóm với nhau và với những người khác - và các thuộc tính mức độ cao không thể hiện qua ngôn ngữ hay những hình ảnh thông thường”.
Tổng cộng có 400 video thể hiện các tác vụ đã được sử dụng và 1200 chú thích đã được thêm vào. Mechanical Turk, một nền tảng cung cấp dịch vụ cộng đồng, đã góp phần thêm chú thích. Các nhà khoa học sau đó chia chú thích thành hai nhóm. Có 8 chú thích được sử dụng cho mục đích điều chỉnh và đào tạo trong khi 360 còn lại chỉ được dành riêng để thử nghiệm và đưa ra một quy trình hợp lý. Đồng tác giả Andrei Barbu, một nhà nghiên cứu trong Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính (CSAIL) và Trung tâm bộ não, trí tuệ và máy móc (CBMM) cho biết: “Bạn không cần nhiều dữ liệu - mặc dù nếu bạn có chúng, bạn có thể mở rộng lên tới các tập dữ liệu khổng lồ”.
Nghiên cứu mang đến khả năng hiểu sâu hơn về một số quá trình học tập cơ bản mà trẻ tham gia. Trẻ nhỏ thường gặp phải một số ngại trong sự bày tỏ rõ ràng khi nói lên sắc thái của bản thân do các giai đoạn phát triển khác nhau. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng một vai trò quan trọng trong vấn đề này. Boris Katz, một nhà khoa học nghiên cứu chính và là người đứng đầu Tập đoàn InfoLab tại CSAIL cho biết: “Một đứa trẻ có quyền truy cập vào thông tin bổ sung, hoặc dư thừa từ những phương thức khác nhau, bao gồm cả việc nghe cha mẹ và anh chị em nói về thế giới, cũng như thông tin xúc giác và thông tin thị giác. Đó thực sự là một vấn đề nan giải để xử lý tất cả những thông tin đưa vào một cách đồng thời. Công việc này là một phần để hiểu cách thức học tập này xảy ra trên thế giới”.
Quá trình tiếp thu ngôn ngữ rất phức tạp và nó đòi hỏi một cách tiếp cận đa ngành, có tính đến môi trường nơi trẻ em sinh sống. Ross nói thêm: “Trẻ em tương tác với môi trường khi chúng học tập. Ý tưởng của chúng tôi là có một mô hình cũng sẽ sử dụng nhận thức để học hỏi”. Các chi tiết cũng được chia sẻ trong bài báo “mô hình Deep tuần tự để lập kế hoạch mẫu” bởi Phòng Khoa học Máy tính của Đại học Washington.