Изкуственият интелект кодира езика точно като човешкия мозък: ново проучване

Езикът позволява на хората да предават мислите си един на друг, защото мозъкът реагира на значението на думите по същия начин. Скорошно проучване, ръководено от кандидата за докторска степен в Принстънския университет Заид Зада, разкри нови прозрения относно това, как мозъкът обработва езика по време на разговори. Това проучване регистрира мозъчната активност на двама души по време на непланирани разговори. Предишни изследвания показаха, че когато двама души общуват, мозъчната им дейност се изравнява, което води до по-добро разбиране на посланието. Този ефект е известен като невронно свързване и показва, че степента на невронно подравняване може да подобри разбирането между събеседниците.

Изкуствени невронни модели

Големите езикови модели (LLM) са програми за машинно обучение, които генерират текст, предвиждайки кои думи следват останалите. Те могат да изучават структурата на езика, да създават текстове, подобни на написаните от хората, и дори да преминат теста на Тюринг. Тези модели се обучават върху текстове, създадени от хора, което им позволява да придобият способността си да общуват.

Сравнение на мозъчната активност и LLM

Предоставяйки на LLM препис на разговора, изследователите са успели да получат „невронните активации“ на LLM — как моделът превежда думите в числа. Чрез сравняване на това с мозъчната активност на говорещите и слушащите е било установено, че LLM активациите могат да предскажат цялостната мозъчна активност и на двамата участници в разговора.

За да се разбират, хората трябва да имат общо разбиране за граматическите правила и значението на думите в контекста. Например, думата „студено“ в изречението „Студен си като лед“ може да означава или температура, или личностна черта, в зависимост от контекста. Големите езикови модели са в състояние да вземат под внимание тези контекстуални нюанси и да ги използват за прогнозиране на невронните активации.

Нови хоризонти за използване на LLM

Проучването е установило, че големите езикови модели могат да предвидят как мозъкът кодира езиковата информация по време на комуникация. Това откритие предоставя нов инструмент за тълкуване на дейността на човешкия мозък. Приликите между лингвистичния код на човешкия мозък и големите езикови модели правят възможно за първи път да се проследи как информацията в мозъка на говорещия се кодира в думи и се предава в мозъка на слушащия. 

„Открихме, че мозъчната активност, свързана със значението на една дума, се случва в мозъка на говорещия преди артикулацията и същата дейност бързо се появява в мозъка на слушателя, след като чуе думата. Това потвърждава силата на големите езикови модели при симулирането на естествени разговори“ —казва Заид Зада.

Един важен аспект на изследването е екологичната валидност, тоест способността да се моделира нервната активност по време на реалните ежедневни разговори. Изследователите са позволили на участниците да общуват възможно най-естествено, което прави и резултатите по-подходящи за реалния живот.

Изследване на невронните връзки

„В момента ни интересува какви фактори влияят на промените в невронните връзки. Например, подобрява ли се езиковата комуникация, ако слушателят разбира по-добре намеренията на говорещия? Възможно ли е сложен език като жаргон да намали невронната свързаност? Отношенията между събеседниците също могат да повлияят на този процес, например може да сме по-добре невронно свързани с близки приятели или политически съюзници“ — казва ученият.

Проучването дава представа за невронния код на езиковата обработка в човешкия мозък и как хората и машините могат да използват този код, за да комуникират. Учените са открили, че големите езикови модели са по-способни да предскажат цялостната мозъчна активност в сравнение с други особености на езика, като синтаксис или словоред. Това предполага важни прилики между мозъка и изкуствените невронни мрежи.

Това откритие не само позволява по-задълбочено разбиране на механизмите на езиковата комуникация, но и отваря нови перспективи за използването на изкуствения интелект при моделиране на човешката комуникация.