Для понимания речи мозг использует такие же вычисления, как и искусственный интеллект
Международная команда под руководством ученых из Еврейского университета Иерусалима показала, что человеческий мозг понимает язык поэтапно, так же как это делают большие языковые модели.
Исследователи под руководством Ариэля Гольдштейна из Еврейского университета Иерусалима совместно с коллегами из Google Research и Принстонского университета обнаружили глубокое сходство между работой мозга и искусственного интеллекта при обработке языка. Результаты опубликованы в Nature Communications.
Участниками эксперимента стали девять пациентов с эпилепсией, которым электроды были установлены на кору мозга для диагностики перед операцией. Они слушали получасовой подкаст, а ученые записывали активность их мозга методом электрокортикографии.
Оказалось, что нейронные процессы разворачиваются во времени по той же схеме, что и вычисления в многослойной архитектуре языковых моделей. Первые слои ИИ отслеживают простые характеристики слов, более глубокие – интегрируют контекст и выясняют смысл. Мозг действует аналогично: ранние нейронные реакции соответствовали начальным слоям модели, поздние – глубоким. Особенно четко это проявилось в зоне Брока, где пик активности аналогичен отработке текста глубокими слоями ИИ-модели.
По словам Гольдштейна, больше всего удивило ученых, насколько точно временное развертывание смысла в мозге совпадает с последовательностью преобразований внутри больших языковых моделей. Хотя эти системы устроены совершенно по-разному, обе приходят к пониманию с помощью похожих пошаговых процессов.
Открытие меняет классические представлениям о понимании речи мозгом. Традиционная лингвистика предполагала, что мозг разбирает речь на элементарные единицы – фонемы и морфемы, а затем собирает из них смысл по грамматическим правилам.
Процессы, используемые нейросетями, когда значение слова зависит от контекста, предсказывали мозговую активность намного точнее формальных лингвистических признаков. Это говорит о том, что мозг извлекает смысл с помощью механического разбора, а через постепенную контекстную интеграцию – статистически и динамически, то есть также, как это делают языковые модели.
