Искусственный интеллект кодирует язык так же, как человеческий мозг: новое исследование

Язык позволяет людям передавать свои мысли друг другу благодаря тому, что мозг реагирует на значение слов одинаково. Недавнее исследование, проведенное кандидатом наук из Принстонского университета Заидом Задой, раскрывает новые данные о том, как мозг обрабатывает язык во время разговоров. В рамках этого исследования была записана активность мозга двух людей во время их незапланированных разговоров. Предыдущие исследования показали, что когда два человека общаются, их мозговая активность выравнивается, что способствует лучшему пониманию сообщения. Этот эффект известен как нейронная связь и указывает на то, что степень выравнивания нейронов может улучшить понимание между собеседниками.

Большие языковые модели (LLM) являются программами машинного обучения, которые генерируют текст, предсказывая, какие слова идут за другими. Они способны изучать структуру языка, создавать тексты, похожие на написанные человеком, и даже проходить тест Тьюринга. Эти модели обучаются на текстах, созданных людьми, что позволяет им приобретать способность к общению.

Предоставив LLM расшифровку разговора, исследователи смогли получить «нейронные активации» LLM — то, как модель переводит слова в числа. Сравнив это с активностью мозга говорящих и слушателей, было установлено, что активации LLM могли предсказать общую активность мозга обоих участников разговора.

Чтобы понимать друг друга, люди должны иметь общие представления о грамматических правилах и значении слов в контексте. Например, слово «cold» в предложении «Ты холодный как лед» может означать как температуру, так и черту характера в зависимости от контекста. Большие языковые модели способны учитывать эти контекстуальные нюансы и использовать их для предсказания нейронных активаций.

Исследование показало, что большие языковые модели могут предсказывать, как мозг кодирует языковую информацию во время общения. Это открытие предоставляет новый инструмент для интерпретации активности человеческого мозга. Сходство между лингвистическим кодом человеческого мозга и большими языковыми моделями позволяет впервые проследить, как информация в мозгу говорящего кодируется в слова и передается в мозг слушателя. 

«Мы обнаружили, что мозговая активность, связанная со значением слова, возникает в мозгу говорящего до артикуляции, и та же активность быстро появляется в мозгу слушателя после того, как он слышит слово. Это подтверждает мощность больших языковых моделей в моделировании естественных разговоров», — рассказывает Заид Зада.

Одним из важных аспектов исследования является экологическая валидность, то есть способность моделировать нейронную активность во время реальных повседневных разговоров. Исследователи позволили участникам общаться настолько естественно, насколько это возможно, что делает результаты более релевантными для реальной жизни.

«Сейчас нас интересует, какие факторы влияют на изменение нейронных связей. Например, увеличивается ли языковая связь, если слушатель лучше понимает намерения говорящего? Возможно ли, что сложный язык, такой как жаргон, может уменьшить нейронную связь? Отношения между собеседниками также могут влиять на этот процесс, например, мы можем быть лучше нейронно связаны с близкими друзьями или политическими союзниками», — говорит ученый.

Исследование дало представление о нейронном коде для обработки языка в человеческом мозге и о том, как и люди, и машины могут использовать этот код для общения. Ученые обнаружили, что большие языковые модели способны лучше предсказывать общую мозговую активность по сравнению с другими особенностями языка, такими как синтаксис или порядок слов. Это предполагает важные сходства между мозгом и искусственными нейронными сетями.

Это открытие не только позволяет глубже понять механизмы языкового общения, но и открывает новые перспективы для применения искусственного интеллекта в моделировании человеческого общения.