Человеческий мозг может работать больше похоже на ИИ, чем кто-либо ожидал
Новое исследование показывает, что обработка речи мозгом происходит поэтапно, почти идентично работе современных языковых моделей ИИ, что ставит под сомнение традиционные представления о понимании языка
Short Summary
Ученые обнаружили, что человеческий мозг обрабатывает устную речь поэтапным образом, который удивительно похож на работу современных языковых моделей искусственного интеллекта, таких как GPT-2 и Llama 2. Исследование, опубликованное в Nature Communications, показало, что понимание смысла разворачивается во времени через серию нейронных шагов, которые соответствуют слоям обработки в системах ИИ.
Используя электрокортикографические записи активности мозга людей, слушавших 30-минутный подкаст, исследователи обнаружили, что ранние нейронные сигналы соответствуют начальным стадиям обработки ИИ, а более поздние реакции мозга совпадают с более глубокими слоями моделей. Особенно сильное совпадение наблюдалось в высших языковых областях мозга, таких как зона Брока. Традиционные лингвистические элементы, такие как фонемы и морфемы, хуже объясняли активность мозга в реальном времени по сравнению с контекстными представлениями, генерируемыми моделями ИИ.
Результаты исследования бросают вызов давним представлениям о понимании языка, основанным на правилах и жестких иерархиях, и указывают на более гибкий, статистический процесс, в котором смысл постепенно возникает через контекст. Команда опубликовала полный набор нейронных записей и языковых признаков в открытом доступе, создав мощный новый ресурс для изучения формирования смысла в мозге и разработки более точных вычислительных моделей.
Сходство обработки
Мозг обрабатывает речь поэтапно, что почти идентично слоистой архитектуре языковых моделей ИИ, таких как GPT-2 и Llama 2
Временное соответствие
Ранние нейронные сигналы соответствуют ранним слоям ИИ, а поздние реакции мозга — более глубоким слоям моделей, особенно в языковых областях вроде зоны Брока
Контекст важнее правил
Традиционные лингвистические элементы (фонемы, морфемы) хуже объясняют мозговую активность, чем контекстные представления ИИ, что указывает на гибкий, статистический процесс формирования смысла
Новый научный ресурс
Исследователи создали и опубликовали открытый набор данных с нейронными записями, что позволяет сравнивать теории понимания языка и разрабатывать более точные модели
Text generated using AI
