Человеческий мозг, как выяснилось, обрабатывает речь не так уж далеко от принципов, на которых работают современные системы искусственного интеллекта. Новые данные показывают, что понимание языка формируется постепенно, шаг за шагом, а не по жёстким правилам, как считалось раньше. Это сближает нейробиологию и ИИ сильнее, чем предполагали учёные ещё несколько лет назад. Об этом сообщает журнал Nature Communications.
Исследование показало, что при восприятии устной речи мозг действует по упорядоченной схеме, напоминающей архитектуру крупных языковых моделей. Учёные анализировали нейронную активность людей во время прослушивания получасового подкаста. Для этого использовалась электрокортикография, позволяющая с высокой точностью фиксировать сигналы мозга в реальном времени. Полученные данные выявили чёткую последовательность этапов обработки речи, от простых элементов к более сложным смысловым конструкциям.
Особое внимание исследователи уделили сравнению этих этапов с работой языковых моделей, таких как GPT-2 и Llama 2. Оказалось, что ранние реакции мозга соотносятся с начальными слоями ИИ, а более поздние — с глубокими уровнями, где формируется контекст и общий смысл высказывания. Эти наблюдения хорошо вписываются в более широкий научный разговор о том, как язык и ИИ воспринимаются человеком и почему аналогии между ними оказываются столь убедительными.
Наиболее ярко сходство проявилось в ключевых языковых областях, включая зону Брока. Именно там пик активности возникал позже всего, когда речь шла о сложных смысловых связях. Это говорит о том, что мозг не "считывает" значение мгновенно, а постепенно накапливает его по мере поступления информации. Подобный принцип давно заложен в архитектуру языковых моделей, где каждый уровень добавляет новый слой интерпретации.
"Больше всего нас удивило то, насколько точно временное разворачивание смысла в мозге соответствует последовательности преобразований в больших языковых моделях. Несмотря на то, что эти системы устроены совершенно по-разному, обе они, похоже, сходятся в том, что понимание строится по принципу поэтапного накопления", — отметил доктор Ариэль Гольдштейн.
Результаты работы ставят под сомнение классические лингвистические подходы, основанные на строгих правилах, фонемах и морфемах. Анализ показал, что такие элементы плохо объясняют реальную динамику мозговой активности. Гораздо лучше с этой задачей справляются контекстуальные представления, аналогичные тем, которые используют современные модели ИИ. Это перекликается с выводами о том, что человеческий язык снижает когнитивную нагрузку мозга, позволяя понимать сложные сообщения без постоянного анализа каждой отдельной единицы.
Исследователи подчёркивают, что мозг ориентируется не на изолированные слова, а на общий поток информации, интонацию и ситуацию. Такой гибкий подход помогает быстро адаптироваться к новым условиям общения и объясняет, почему живой язык так трудно формализовать.
Важной частью проекта стало открытие доступа к полному набору нейронных данных и лингвистических характеристик. Этот массив информации стал общедоступным ресурсом для исследователей. Он позволяет проверять разные теории понимания языка и создавать вычислительные модели, более близкие к реальным процессам в человеческом мозге.
В итоге исследование не только сближает нейробиологию и искусственный интеллект, но и показывает, что ИИ может служить инструментом для более глубокого понимания работы мозга. Эти выводы открывают новые перспективы для изучения языка, мышления и природы человеческого сознания.