AI可以揭示为什么语言会随着时间而变化吗？
我们今天的讲话方式并不是人们在几年前谈论成千上万甚至数百人的方式。威廉·莎士比亚（William Shakespeare）的台词“对自己的自我要真实”，是今天的“做自己”。新的演讲者，想法和技术似乎都在转移我们彼此交流的方式中发挥了作用，但语言学家并不总是就语言如何以及为什么改变。现在，对美国手语的一项新研究增加了一个潜在原因：有时，我们只是想让我们的生活更轻松一些。
聋人研究学者Naomi Caselli一组研究人员发现，美国的手语（ASL）迹象挑战性的迹象（这些迹象很少或罕见的握手）越来越接近签名者的脸，人们经常在标志感知期间看着。相比之下，在感知者的外围视野中，常见的人和具有更多常规握手的人都远离脸部。波士顿大学车轮教育与人类发展助理教授Caselli说，这些发现表明，ASL的发展使人们更容易识别迹象。结果发表在认识。
卡塞利说：“每次我们使用一个单词时，它都会改变一点。”Rafik B. Hariri计算与计算科学与工程研究所sAI和教育计划。“在很长一段时间内，带有罕见握手的单词已经演变成更接近脸部，因此，让感知者更容易看到和识别。”
卡塞利说，尽管研究语言的演变很复杂，“您可以预测语言可能会随着时间的流逝而变化，并通过当前的语言快照来测试这些预测。”
在锡拉丘兹大学和罗切斯特理工学院的研究人员中，她在人工智能（AI）工具的帮助下研究了ASL的演变，该工具分析了2500多个迹象的视频asl-lex，世界上最大的交互式ASL数据库。卡塞利说，他们首先使用AI算法来估计签名者的身体和四肢的位置。
Caselli说：“我们将视频馈送到一种机器学习算法中，该算法使用计算机视觉来找出身体上的关键点在哪里。”“然后，我们可以弄清每个标志中的手相对于脸部的位置。”然后，研究人员将其与来自ASL-LEX的数据相匹配，这是在Hariri Institute的帮助下创建的软件和应用程序创新实验室- 使用迹象和手形的频率。他们发现，例如，许多使用常见的握手的迹象，例如儿童的标志（使用平坦，张开的手）比使用稀有刻板的迹象（例如光线）所产生的迹象（请参阅视频（请参阅视频））。
该项目是BU上连接计算和手语的新工作的一部分。
“这些项目背后的团队是动态的，签署了与计算机视觉科学家合作的研究人员，”劳伦·伯杰（Lauren Berger），BU的聋哑科学家和博士后研究员，致力于签名语言研究的计算方法。“我们的不同观点是由对聋人文化敏感的研究人员的监督的基础，这有助于防止仅仅为了推动技术和科学的最前沿而进行文化和语言剥削。”
Caselli说，了解标志语言的工作方式可以帮助改善聋人教育，他希望最新的发现还可以关注人类语言的多样性和人类思想的非凡能力。
“如果我们学习的所有语言都是语言，那么很难将有关语言的内容从一般的听觉口语形态中脱颖而出。她说：“标志语言提供了一个整洁的机会来了解所有语言的运作方式。”“现在，有了AI，我们可以操纵大量的手语视频，并实际上在经验上测试这些问题。”
参考：Caselli N，Occhino C，Artacho B，Savakis A，DyeM。语言的知觉优化：美国手语的证据。认识。2022; 224：105040。doi：10.1016/j.cognition.2022.105040
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