Si lexojmë kur na duhet të kuptojmë një tekst, çfarë na mban të përqendruar dhe kur vendosim të kalojmë shpejt fjalë të caktuara? Këto pyetje janë analizuar nga një ekip studiuesish që përdorin inteligjencën artificiale për të kuptuar më mirë logjikën pas sjelljes së leximit.
Projekti ka përfshirë studiues nga Universiteti Aalto në Finlandë, Universiteti i Shkencës dhe Teknologjisë i Hong Kongut, Universiteti i Qytetit të Hong Kongut dhe Universiteti Kombëtar i Singaporit. Për herë të parë, studiuesit nuk u kufizuan vetëm në përdorimin e AI-së për të imituar mënyrën se si lexojnë njerëzit, por shkuan një hap më tej duke analizuar edhe arsyet që fshihen pas kësaj mënyre sjelljeje.
Në qendër të modelit ishte një element i thjeshtë, por vendimtar: njerëzit kanë kohë, kujtesë dhe vëmendje të kufizuar gjatë përpunimit të informacionit. Duke marrë parasysh këto kufizime, modeli u ndërtua në mënyrë që të maksimizojë kuptimin e tekstit brenda këtyre kufijve, duke u trajnuar me miliona tekste.
Koha e kufizuar: truri zgjedh çfarë të lexojë më shumë
Edhe pse AI-ja nuk u trajnua me të dhëna të drejtpërdrejta nga lëvizjet e syve apo sjellja reale e lexuesve, rezultatet treguan modele të ngjashme me ato të njerëzve. Për shembull, modeli i kushtonte më pak vëmendje fjalëve të zakonshme dhe të parashikueshme, madje në disa raste i anashkalonte ato. Kjo përkon me mënyrën se si shumë njerëz lexojnë në përditshmëri: kur një pjesë e tekstit duket e lehtë ose e parashikueshme, truri nuk ka arsye të ndalet gjatë.
Ndërkohë, kur modeli ndeshej me fjalë, fjali apo pasazhe më të vështira dhe të paqarta, ndryshonte sjellja: kishte më shumë gjasa të ndalonte, të përqendrohej më gjatë dhe të kthehej pas për t’i rilexuar. Studiuesit këtë e përshkruajnë si “racionalitet burimesh” — një mënyrë përmes së cilës koha dhe vëmendja e kufizuar shpenzohen pikërisht aty ku nevojiten më shumë për të kuptuar tekstin.
Për të kontrolluar që kjo qasje nuk ishte vetëm rezultat i modelit, studiuesit e krahasuan reagimin e AI-së edhe me të dhëna nga një eksperiment ku morën pjesë 39 të rritur. Kur koha ishte e kufizuar, si modeli ashtu edhe pjesëmarrësit prireshin të ecnin përpara më shpejt për të mbuluar një pjesë më të madhe të tekstit. Kur kishin më shumë kohë, si AI ashtu edhe njerëzit përqendroheshin më tepër te pjesët e vështira dhe rilexonin më shpesh.
Megjithatë, studiuesit theksojnë se rezultatet nuk provojnë se truri i njeriut kryen saktësisht të njëjtat llogaritje si AI. Në vend të kësaj, modeli ofron një shpjegim të mundshëm se si strategji të ndryshme leximi mund të shfaqen kur synimi është të merret sa më shumë informacion me burime të kufizuara njohëse. Kjo ide hap rrugë për një mënyrë më të personalizuar leximi, ku sistemi mund të përshtatë mënyrën se si shfaqet ose strukturohet teksti sipas nevojave të lexuesit.
Sipas studiuesve, ky kuptim mund të ndihmojë në krijimin e teknologjive që përshtatin tekstin në kohë reale, si në syzet inteligjente dhe realitetin e shtuar (AR). Në këto skenarë, teksti mund të ndryshohet në varësi të situatës, për shembull duke përshtatur ritmin, paraqitjen ose sasinë e informacionit. Teknologjia mund të përdoret edhe për ta bërë tekstin më të kuptueshëm për persona të ndryshëm, përfshirë ata me vështirësi në lexim ose disleksi. Studiuesit po shqyrtojnë gjithashtu përdorime praktike në situata ku vëmendja është kritike, si gjatë drejtimit të automjetit, ku informacioni mund të paraqitet në mënyra që ndihmon shoferin pa e shpërqendruar.
Botuar fillimisht në Telegrafi
