인간의 뇌와 인공지능 모델은 언어 디코딩에서 유사성을 보인다

연구에 따르면 뇌가 언어에 처음 반응하는 방식은 AI 모델의 초기 얕은 분석 단계와 일치합니다. 즉, 간단한 기능에 초점을 맞춥니다.

12월 7일, 예루살렘 히브리 대학교(이스라엘)와 프린스턴 대학교(미국)의 연구진은 인간의 뇌가 말을 단계별로 처리한다는 새로운 발견을 발표했습니다. 이는 고급 인공지능(AI) 모델의 내부 작동 방식을 그대로 반영한 것입니다.

연구에 따르면, 근본적인 구조적 차이에도 불구하고 인간의 뇌와 대규모 언어 모델(LLM)은 의미를 해석하는 방식에서 놀라운 유사성을 공유합니다.

연구팀은 구글 리서치의 전문가들과 협력하여, 말을 듣고 받아들이는 과정에서 뇌가 일련의 빠른 신경 단계를 거쳐 단어를 의미로 변환한다는 점을 지적했습니다.

이러한 해석 과정은 여러 계층의 분석 깊이에 걸쳐 AI 모델의 정보 처리 방법에 직접적으로 대응하는 모델을 기반으로 시간 경과에 따라 배포됩니다.

또한, 이 연구는 음성에 대한 초기 뇌 반응이 AI 모델의 초기 얕은 분석 단계, 즉 단순한 특징에 집중되는 단계에 해당한다는 것을 발견했습니다. 다음 단계의 뇌 활동은 맥락, 억양, 그리고 복잡한 의미의 층위가 종합되는 AI 분석의 심층 단계와 일치합니다.

이러한 상관관계는 특히 브로카 영역에서 두드러집니다. 브로카 영역은 뇌의 핵심 언어 센터로, 뇌의 가장 집중적인 정보 처리가 AI 모델의 가장 깊고 진보된 분석 계층과 일치합니다.

이 새로운 연구 결과는 언어 처리를 고정된 규칙을 따르는 시스템으로 보는 전통적인 언어학 이론에 도전합니다. 오히려 이 연구는 의미의 층위가 맥락을 통해 점진적으로 형성된다는 관점을 강화합니다.

연구팀은 자연어 해독에 대한 추가 연구를 뒷받침하기 위해 뇌 활동과 언어 특징을 기록한 모든 데이터를 공개했습니다. 이 연구 결과는 Nature Communications 저널에 게재되었습니다.

(TTXVN/베트남+)

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