Das menschliche Gehirn und Modelle künstlicher Intelligenz weisen Ähnlichkeiten bei der Sprachdekodierung auf.

Die Studie ergab, dass die frühen Reaktionen des Gehirns auf Sprache den ersten oberflächlichen Analyseebenen in KI-Modellen entsprechen – die sich auf einfache Merkmale konzentrieren.

Am 7. Dezember verkündeten Forscher der Hebräischen Universität Jerusalem (Israel) und der Princeton University (USA) eine neue Entdeckung: Das menschliche Gehirn verarbeitet gesprochene Sprache in einer schrittweisen Abfolge und spiegelt damit die interne Funktionsweise fortgeschrittener Modelle künstlicher Intelligenz (KI) wider.

Trotz grundlegender struktureller Unterschiede weisen das menschliche Gehirn und große Sprachmodelle (LLMs) laut Forschungsergebnissen bemerkenswerte Ähnlichkeiten in der Art und Weise auf, wie sie Bedeutung interpretieren.

In Zusammenarbeit mit Experten von Google Research wies das Forschungsteam darauf hin, dass das Gehirn beim Hören und Verstehen von Sprache Wörter durch eine Reihe schneller neuronaler Schritte in Bedeutung umwandelt.

Dieser Interpretationsprozess wird im Laufe der Zeit auf der Grundlage eines Modells durchgeführt, das direkt der Informationsverarbeitungsmethode des KI-Modells über mehrere analytische Ebenen hinweg entspricht.

Die Studie ergab außerdem, dass frühe Hirnreaktionen auf Sprache den ersten, oberflächlichen Analyseebenen von KI-Modellen entsprechen, in denen einfache Merkmale im Fokus stehen. Die Hirnaktivität in der nächsten Phase deckt sich mit tieferen Analyseebenen der KI, in denen Kontext, Intonation und komplexe Bedeutungsebenen synthetisiert werden.

Dieser Zusammenhang ist besonders deutlich im Broca-Areal – dem wichtigsten Sprachzentrum des Gehirns, wo die intensivste Informationsverarbeitung des Gehirns mit den tiefsten und fortschrittlichsten analytischen Ebenen des KI-Modells zusammenfällt.

Die neuen Erkenntnisse stellen die traditionelle Sprachtheorie in Frage, die die Sprachverarbeitung als ein System mit festen Regeln betrachtet. Stattdessen bekräftigt die Forschung die Ansicht, dass Bedeutungsebenen schrittweise durch den Kontext entstehen.

Das Forschungsteam hat sämtliche Daten zur Hirnaktivität und zu Sprachmerkmalen veröffentlicht, um weitere Studien zur Dekodierung natürlicher Sprache zu unterstützen. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Nature Communications publiziert.

(TTXVN/Vietnam+)

Quelle: https://www.vietnamplus.vn/nao-nguoi-va-mo-hinh-tri-tue-nhan-tao-co-su-tuong-dong-trong-giai-ma-ngon-ngu-post1081739.vnp