人間の脳と人工知能モデルは、言語の解読において類似点を持っています。

研究によると、音声に対する初期の脳の反応は、AI モデルの初期の浅い分析層に対応しており、単純な機能に焦点が当てられています。

12月7日、エルサレムのヘブライ大学（イスラエル）とプリンストン大学（米国）の研究者らは、人間の脳が高度な人工知能（AI）モデルの内部の仕組みを反映して、話し言葉を段階的に処理していることを示す新たな研究結果を発表した。

研究によると、基本的な構造上の違いがあるにもかかわらず、人間の脳とビッグ言語モデル (LLM) はその解釈メカニズムにおいて驚くべき類似点を共有しています。

研究チームは、Google Research の専門家と協力し、音声を聞いて受け取るプロセスにおいて、脳が一連の素早い神経ステップを通じて単語を意味に変換することを明らかにしました。

この解釈プロセスは、分析の深さの複数の層にわたる AI モデルの情報処理方法に直接対応するモデルに基づいて、時間の経過とともに展開されます。

さらに、研究によると、音声に対する初期の脳の反応は、AIモデルにおける初期の表層分析層、つまり単純な特徴に焦点を当てた分析層に対応することが示されています。次の段階における脳の活動は、文脈、イントネーション、そして複雑な意味の層が統合されるAIのより深い分析層と一致します。

この相関関係は、脳の重要な言語中枢であるブローカ野で特に顕著であり、ここで脳の最も活発な情報処理が AI モデルの最も深く高度な分析層と一致しています。

この新たな発見は、言語処理を固定された規則に従うシステムと捉える従来の言語理論に疑問を投げかけるものである。むしろ、この研究は、意味の層が文脈を通して徐々に形成されるという見解を強固にするものである。

研究チームは、自然言語デコーディングに関するさらなる研究を支援するため、脳活動と言語特性を記録した完全なデータセットを公開しました。研究成果はNature Communications誌に掲載されました。

（VNA/ベトナム+）

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