Ученые объяснили, почему человеческий язык не похож на компьютерный код
Исследование показывает, что естественный язык, хотя и менее эффективен с точки зрения сжатия данных, значительно снижает когнитивную нагрузку на мозг по сравнению с цифровым кодированием
Короткое резюме
Человеческий язык кажется менее эффективным, чем двоичный компьютерный код, но новое исследование объясняет, что его структура, основанная на знакомых словах и предсказуемых паттернах, на самом деле требует меньше умственных усилий для обработки мозгом. Лингвисты Майкл Хан и Ричард Футрелл математически доказали, что язык эволюционировал для минимизации когнитивной нагрузки, а не для максимального сжатия информации.
Язык устроен вокруг реального жизненного опыта и общих знаний, что позволяет мозгу постоянно предсказывать следующие слова и сужать возможные значения по мере поступления информации. Например, фраза «кошка и собака» понятна сразу, а бессмысленная комбинация букв «гадкот» — нет. Мозг обрабатывает знакомые грамматические структуры почти «на автопилоте», тогда как нарушение ожидаемого порядка слов, как в примере «зелёные пять артикль-определённый автомобили», требует гораздо больше внимания и усилий.
Это открытие имеет значение для разработки искусственного интеллекта, в частности больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT. Понимание того, как человеческий мозг эффективно обрабатывает естественный язык, может помочь создать ИИ-системы, которые лучше соответствуют природным паттернам коммуникации, делая взаимодействие с ними более интуитивным и менее ресурсозатратным.
Приоритет когнитивной легкости над сжатием
Человеческий язык эволюционировал не для максимально плотного кодирования информации (как двоичный код), а для минимизации умственных усилий при говорении и понимании
Роль предсказуемости и опыта
Язык построен на знакомых словах и грамматических паттернах, отражающих реальный опыт, что позволяет мозгу постоянно предугадывать следующее слово и постепенно выстраивать смысл
Обработка «шаг за шагом»
Мозг интерпретирует предложение последовательно, с каждым новым словом сужая круг возможных значений, пока не останется единственная ясная интерпретация
Применение в разработке ИИ
Понимание принципов работы человеческого языка может помочь улучшить большие языковые модели, сделав их более эффективными и соответствующими естественным паттернам коммуникации
Текст сгенерирован с использованием ИИ
