То, как человеческий мозг обрабатывает разговорную речь, отражает архитектуру ИИ

Новое исследование показывает, что человеческий мозг обрабатывает разговорную речь в последовательности, которая точно отражает многоуровневую архитектуру продвинутых языковых моделей искусственного интеллекта. Используя данные электрокортикографии участников, слушающих повествование, исследование показывает, что более глубокие слои искусственного интеллекта совпадают с более поздними реакциями мозга в ключевых языковых областях, таких как область Брока. Результаты бросают вызов традиционным теориям понимания языка, основанным на правилах, и представляют общедоступный набор нейронных данных, который устанавливает новый стандарт для изучения того, как мозг создает смысл.

В исследовании, опубликованном в Nature Communications, исследователи под руководством доктора Ариэля Гольдштейна из Еврейского университета в сотрудничестве с доктором Мариано Шейном из Google Research, а также профессором Ури Хассоном и Эриком Хэмом из Принстонского университета обнаружили удивительную связь между тем, как наш мозг понимает речь. язык и то, как продвинутые модели ИИ анализируют текст. Используя записи электрокортикографии участников, слушавших тридцатиминутный подкаст, команда показала, что мозг обрабатывает речь в структурированной последовательности, которая отражает многоуровневую архитектуру больших языковых моделей, таких как GPT-2 и Llama 2.

Что обнаружило исследование

Когда мы слушаем, как кто-то говорит, наш мозг преобразует каждое входящее слово посредством каскада нейронных вычислений. Команда Гольдштейна обнаружила, что эти преобразования со временем разворачиваются по схеме, параллельной многоуровневым слоям языковых моделей ИИ. Ранние уровни ИИ отслеживают простые характеристики слов, а более глубокие уровни интегрируют контекст, тон и значение. Исследование показало, что активность человеческого мозга следует аналогичному прогрессу: ранние нейронные реакции совпадают с ранними слоями модели, а более поздние нейронные реакции совпадают с более глубокими слоями.

Это соответствие было особенно ясно в областях речи высокого уровня, таких как область Брока, где пик реакции мозга возникал позже во времени для более глубоких слоев ИИ. По словам доктора Гольдштейна, «что нас больше всего удивило, так это то, насколько близко временное развертывание значений в мозгу соответствует последовательности трансформаций внутри больших языковых моделей. Несмотря на то, что эти системы построены совершенно по-разному, обе, похоже, сходятся в одном и том же поэтапном подходе к пониманию».

Почему это важно

Результаты показывают, что искусственный интеллект — это не просто инструмент для генерации текста. Это также может открыть новое окно в понимание того, как человеческий мозг обрабатывает смысл. На протяжении десятилетий ученые считали, что понимание языка основано на символических правилах и жесткой языковой иерархии. Настоящее исследование бросает вызов этой точке зрения. Вместо этого он поддерживает более динамичный и статистический подход к языку, при котором значение возникает постепенно через уровни контекстуальной обработки.

Исследователи также обнаружили, что классические лингвистические функции, такие как фонемы и морфемы, не предсказывают активность мозга в реальном времени, а также контекстные встраивания, полученные с помощью ИИ. Это подтверждает идею о том, что мозг интегрирует смыслы более плавно и контекстно-зависимо, чем считалось ранее.

Новый ориентир для нейробиологии

Чтобы продвинуться в этой области, команда публично опубликовала полный набор данных нейронных записей в сочетании с лингвистическими характеристиками. Этот новый ресурс позволяет ученым со всего мира проверять конкурирующие теории о том, как мозг понимает естественный язык, открывая путь к вычислительным моделям, которые больше напоминают человеческое познание.