Sunday, October 2office@prosveshtenieto.com

Разбиране на мозъка



Задавали ли сте си някога въпроса – Как знаем как да говорим и да четем? Ако да, то благодарение на тези важни въпроси са били причината да се създаде ново проучване от Масачузетския технологичен институт, което използва моделите на изкуствен интелект, за да проучи, как и защо мозъкът ни разбира езика. Колкото и да е странно, мозъкът ви може да работи точно като функцията за автоматична корекция във вашия смартфон.

Ново изследване, публикувано в списанието Proceedings of the National Academy of Sciences, показва, че функциите на тези езикови модели на AI наподобяват метода за обработка на езика в човешкия мозък, което предполага, че човешкият мозък може да използва прогнозиране на следващата дума за обработка на езика.

Последното поколение езикови модели на AI са проектирани да предскажат следващата дума в текста, подобно на функцията за автоматично коригиране на iMessage, но разработчиците на технологията забелязали нещо ново. Изглежда, че тези модели също научават нещо за значението на текста, демонстрирайки способността за разбиране.

Разбиране на мозъка

Колкото по-добре моделът предсказва следващата дума, толкова повече тя пасва на човешкия мозък“, казва Нанси Кануишър, професор по когнитивна невронаука и автор на новото изследване. „Удивително е, че моделите пасват толкова добре и това косвено подсказва, че може би системата на човешкия език предсказва, какво ще се случи след това.

МОЖЕ ЛИ ИЗКУСТВЕНИЯ ИНТЕЛЕКТ ДА ПРАВИ ГОЛЕМИ ПРОГНОЗИ

Този нов AI модел за прогнозиране на следващата дума е част от Deep Neural Networks, категория модели на AI. През последното десетилетие тези модели били използвани за пресъздаване на мозъчната функция, а именно разпознаването на обекти.

Невронните мрежи могат да функционират подобно на човешкия мозък, тъй като са моделирани след мозъка. Те са съставени от хиляди обработващи възли, които са тясно свързани и предават информация един на друг.

Моделите на невронните мрежи, наричани сега “дълбоко обучение“, често се срещат в ежедневните технологии. Използват се в разпознавателите на реч на смартфоните и в автоматичния преводач на Google.

РАЗБИРАНЕ НА МОЗЪКА

В новото проучване група учени от MIT анализирали 43 различни езикови модела, много от които били оптимизирани за прогнозиране на следващата дума. Тези модели включвали GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), който можел да генерира реалистичен текст при подкана, или други модели, предназначени да предоставят функция за попълване.

Изследователите представили всеки модел с низ от думи за измерване на активността на неговите невронни възли. След това те сравнявали тези модели с човешката мозъчна активност, измерена, когато субектите изпълняват езиковите задачи като слушане, четене на цели изречения и четене на една дума наведнъж.

Разбиране на мозъка

Проучването установило, че най-ефективните модели за прогнозиране на следващата дума имат модели на активност, които най-много приличат на човешкия мозък. В допълнение, активността в същите модели корелирали с човешките поведенчески показатели, като например скоростта на четене на текст.

Открихме, че моделите, които предсказват добре невронните реакции, също са склонни да бъдат най-добрите предиктори на човешките поведенчески реакции по отношение на времето за четене. И тогава и двата показателя се обясняват с ефективността на модела при прогнозиране на следващата дума. Този триъгълник наистина свързва всичко заедно “, казва Мартин Шримпф, студент в Центъра за мозъка, ума и машините на MIT.

КОМБИНИРАНЕ НА ЕЗИК И ВЪЗПРИЯТИЕ

Новото проучване предполага, че прогнозирането на следващата дума е една от ключовите функции в обработката на езика, която поддържа изложена по-рано, но непотвърдена хипотеза. Учените не са открили никакви мозъчни вериги или механизми, които извършват този тип обработка.

Един от проблемите с обработката на езика е, че това се случва в реално време“, казва Джошуа Тененбаум, професор по изчислителна когнитивна наука в MIT. “Езикът идва и вие трябва да сте в крак с него и да можете да разберете значението му в реално време.

В бъдеще изследователите планират да изградят варианти на модели за прогнозиране на следващата дума, за да видят, как малките промени между всеки модел влияят върху способността им за обработка. Те също така планират да комбинират тези езикови модели с компютърни модели, предназначени да изпълняват други подобни на мозъка задачи, като възприемане на физическия свят.

Ако можем да разберем какво правят тези езикови модели и как те могат да се свържат с модели, които правят нещата по-скоро като възприятие и мислене, тогава това би могло да ни даде по-интегративни модели за това, как нещата работят в мозъка“, казва Тененбаум.

Това може да ни доведе до по-добри модели на изкуствения интелект, както и да ни даде по-добри модели за това, как работи по-голямата част от мозъка и как възниква общата интелигентност, отколкото сме имали в миналото.

Благодарим Ви, че прочетохте тази статия. Просвещението няма за цел да промени вашата гледна точка. Дали ще повярвате на тази статия или не, това е ваш избор! Не забравяйте да ни последвате в социалните мрежи!

Просвещението ©

Внимание! Всяко пълно или частично копиране на материали на Просвещението без писмено разрешение и директен линк към оригиналната публикация на Просвещението, включително от други електронни ресурси, ще се смята за грубо нарушение на Закона за защита на интелектуалната собственост на Република България. Просвещението си запазва правото да реагира на подобни нарушения включително по съдебен ред.

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Translate »
error: Съдържанието е защитено!!!