Мозг понимает речь так же, как и современные языковые модели ИИ

Человеческий мозг, по-видимому, строит смысл из речи тем же многослойным, пошаговым способом, что и продвинутые языковые модели ИИ. Это открытие меняет давние представления о языке. Credit: Shutterstock

Новое исследование предполагает, что человеческий мозг понимает устную речь через пошаговый процесс, который очень похож на работу современных языковых моделей искусственного интеллекта. Записывая активность мозга людей, слушавших аудиорассказ, учёные обнаружили, что поздние стадии мозговых реакций соответствуют более глубоким слоям ИИ-систем, особенно в известных языковых областях, таких как зона Брока.

Исследование, опубликованное в Nature Communications, возглавил доктор Ариэль Гольдштейн из Еврейского университета в Иерусалиме. Команда обнаружила неожиданное сходство между тем, как люди осмысливают речь, и тем, как современные модели ИИ обрабатывают текст.

С помощью электрокортикографии учёные отслеживали время и место активности мозга по мере обработки языка. Они выяснили, что мозг следует структурированной последовательности, которая близко соответствует многослойной архитектуре больших языковых моделей, таких как GPT-2 и Llama 2.

По мере того как мы слушаем речь, мозг не схватывает смысл сразу. Каждое слово проходит через серию нейронных шагов, которые разворачиваются во времени, отражая работу ИИ-моделей. Ранние слои ИИ фокусируются на базовых признаках слов, а более глубокие — комбинируют контекст, тон и общий смысл.

Активность человеческого мозга следовала той же схеме. Ранние нейронные сигналы соответствовали ранним стадиям обработки в ИИ, а более поздние мозговые реакции совпадали с более глубокими слоями моделей. Это совпадение по времени было особенно сильным в высших языковых областях, таких как зона Брока.

Доктор Гольдштейн отметил:

«Больше всего нас удивило то, насколько близко временное развёртывание смысла в мозге соответствует последовательности преобразований внутри больших языковых моделей. Даже несмотря на то, что эти системы устроены по-разному, обе, по-видимому, сходятся в схожем пошаговом наращивании понимания».

Исследование предполагает, что искусственный интеллект может делать больше, чем просто генерировать текст. Он также может помочь учёным лучше понять, как человеческий мозг создаёт смысл. Результаты бросают вызов старому взгляду на язык как на систему фиксированных символов и указывают на более гибкий статистический процесс, в котором значение постепенно возникает через контекст.

Классические лингвистические элементы, такие как фонемы и морфемы, не объясняли активность мозга в реальном времени так же хорошо, как контекстуальные представления, создаваемые ИИ-моделями.

Для продвижения этой области команда сделала полный набор нейронных записей и языковых признаков общедоступным. Этот открытый набор данных позволяет исследователям по всему миру сравнивать теории понимания языка и разрабатывать вычислительные модели, которые точнее отражают работу человеческого разума.