Штучний інтелект кодує мову так само, як людський мозок: нове дослідження

Мова дозволяє людям передавати свої думки одне одному завдяки тому, що мозок реагує на значення слів в однаковий спосіб. Нещодавно опубліковане дослідження, проведене кандидатом наук із Прінстонського університету Заїдом Задою, розкриває нові дані про те, як мозок обробляє мову під час розмов.

В рамках цього дослідження було записано електричну активність мозку двох людей під час їхніх незапланованих розмов. Попередні дослідження показали, що коли дві людини спілкуються, їхня мозкова активність вирівнюється, що сприяє кращому розумінню повідомлення. Цей ефект відомий як нейронний зв'язок і він вказує на те, що ступінь вирівнювання нейронів може покращити розуміння між співрозмовниками.

Великі мовні моделі (LLM) є програмами машинного навчання, які генерують текст, передбачаючи, які слова йдуть за іншими. Вони здатні вивчати структуру мови, створювати тексти, схожі на написані людиною, і навіть проходити тест Тьюринга. Ці моделі навчаються на текстах, створених людьми, що дозволяє їм набувати здатності до спілкування.

Надаючи LLM розшифровку розмови, дослідники змогли отримати "нейронні активації" LLM - те, як модель перекладає слова у числа. Порівнюючи це з активністю мозку розмовляючих і слухачів, було виявлено, що активації LLM могли передбачити загальну активність мозку обох учасників розмови.

Для розуміння одне одного люди мають спільні уявлення про граматичні правила та значення слів в контексті. Наприклад, слово "cold" у реченні «Ти холодний як лід» може означати як температуру, так і рису характеру залежно від контексту. Великі мовні моделі здатні враховувати ці контекстуальні нюанси і використовувати їх для передбачення нейронних активацій.

Дослідження показало, що великі мовні моделі можуть передбачати, як мозок кодує мовну інформацію під час спілкування. Це відкриття надає новий інструмент для інтерпретації активності людського мозку. Схожість між лінгвістичним кодом людського мозку та великими мовними моделями дозволяє вперше простежити, як інформація в мозку мовця кодується у слова і передається у мозок слухача.

“Ми виявили, що мозкова активність, пов’язана зі значенням слова, виникає в мозку мовця до артикуляції, і та ж активність швидко з'являється у мозку слухача після того, як він чує слово. Це підтверджує потужність великих мовних моделей у моделюванні природних розмов”, - розповідає Заїд Зада. 

Одним з важливих аспектів дослідження є екологічна валідність, тобто здатність моделювати нейронну активність під час реальних повсякденних розмов. Дослідники дозволили учасникам спілкуватися настільки природно, наскільки це можливо, що робить результати більш релевантними для реального життя.

“Зараз ми цікавимося, які фактори впливають на зміну нейронного зв'язку. Наприклад, чи збільшується мовний зв'язок, якщо слухач краще розуміє наміри того, хто говорить? Чи можливо, що складна мова, така як жаргон, може зменшити нейронний зв'язок? Відносини між співрозмовниками також можуть вплинути на цей процес, наприклад, ми можемо бути краще нейронно пов'язані з близькими друзями або політичними союзниками”, - розповідає науковець. 

Дослідження дало уявлення про нейронний код для обробки мови в людському мозку і про те, як і люди, і машини можуть використовувати цей код для спілкування. Науковці виявили, що великі мовні моделі здатні краще передбачати загальну мозкову активність порівняно з іншими особливостями мови, такими як синтаксис або порядок слів. Це передбачає важливі подібності між мозком та штучними нейронними мережами.

Це відкриття не лише дозволяє глибше зрозуміти механізми мовного спілкування, але й відкриває нові перспективи для застосування штучного інтелекту у моделюванні людського спілкування.