2250
Нове нейронаукове дослідження показало, що людський мозок обробляє розмовну мову поетапно, у спосіб, разюче подібний до роботи сучасних мовних моделей штучного інтелекту.
Під час експерименту дослідники реєстрували активність мозку людей, які слухали безперервну усну історію, і порівнювали ці дані з внутрішніми представленнями великих мовних моделей. Роботу очолив Аріель Гольдштейн з Єврейського університету в Єрусалимі у співпраці з Маріано Шайном з Google Research та науковцями з Принстонського університету. Результати опубліковано в журналі Nature Communications і вони ставлять під сумнів класичні уявлення про мовне розуміння як набір жорстких правил.
Суть відкриття полягає в тому, що мозок не формує значення миттєво. Натомість розуміння мови відбувається як «послідовна трансформація сенсу», де кожне слово поступово збагачується контекстом. Аналогічний принцип лежить в основі великих мовних моделей, зокрема GPT-2 та LLaMA 2, у яких ранні шари кодують базові мовні ознаки, а глибші інтегрують контекст, наміри та загальне значення.
Для аналізу мозкової активності вчені використали «електрокортикографію» — метод прямого запису сигналів з поверхні кори головного мозку. Цей підхід дозволив простежити, як нейронні відповіді розгортаються в часі з високою точністю. Було виявлено, що пізніші сигнали мозку відповідають глибшим шарам моделей ШІ, особливо в ключових мовних регіонах, зокрема в зоні Брока.
За словами Гольдштейна, «найбільше нас здивувало те, наскільки точно часовий розвиток значення в мозку збігається з послідовністю обробки в мовних моделях». Цей збіг спостерігався навіть попри те, що біологічний мозок і штучні нейронні мережі побудовані на принципово різних фізичних основах. Проте обидві системи, схоже, сходяться до подібної ієрархічної стратегії розуміння мови.
Дослідники також перевірили класичні лінгвістичні одиниці, такі як фонеми та морфеми, але вони гірше пояснювали реальні нейронні сигнали. Натомість контекстуальні представлення, згенеровані мовними моделями, значно точніше відображали активність мозку. Це підтримує підхід, за яким значення виникає не з правил, а з накопиченого контексту.
Важливою частиною роботи стало створення відкритого набору даних, який поєднує нейронні записи та лінгвістичні ознаки. Опублікувавши його у відкритому доступі, автори надали дослідникам усього світу інструмент для перевірки теорій мовного розуміння та розробки більш біологічно правдоподібних моделей штучного інтелекту, що краще відображають роботу людського мозку.
Вчені здивовані тим, наскільки мозок нагадує штучний інтелект з’явилася спочатку на Цікавості.
