نماذج الذكاء الاصطناعي توفر رؤى حول كيفية معالجة الدماغ للغة

تظهر الأبحاث الجديدة الصادرة عن معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن الوظيفة الأساسية لنماذج التنبؤ بالكلمة التالية تشبه وظيفة مراكز معالجة اللغة في الدماغ البشري.

معنى اللغة

يمكن أن تكون النماذج التنبؤية باللغة الجديدة تعلم شيءًا عن المعنى الأساسي للغة، وهو خطوة كبيرة إلى الأمام في هذا المجال. تتوقع النماذج الكلمة التي تأتي بعد ذلك، ولكنها أيضًا تقوم بمهام تتطلب درجة من الفهم الحقيقي. وتشمل هذه المهام الإجابة على الأسئلة و تلخيص المستندات و إكمال القصص.

صممت النماذج لتحسين الأداء في التنبؤ بالنص دون محاولة محاكاة أي شيء يتعلق بكيفية فهم الدماغ البشري للغة. ومع ذلك، يشير فريق من علماء الأعصاب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى أن هناك شيء يحدث في هذا الصدد.

من بين الإشارات الأكثر إثارة للاهتمام في هذه الدراسة هو أن النماذج الحاسوبية التي تعمل جيدًا في أنواع أخرى من مهام اللغة لا تظهر هذه الشبه مع الدماغ البشري. ويعتبر هذا دليلاً على أن الدماغ البشري قد يستخدم التنبؤ بالكلمة التالية لتنفيذ معالجة اللغة.

نэнسي كانويشر هي أستاذة والتر أ. روزنبلث لعلوم الأعصاب الإدراكية. وهي أيضًا عضو في معهد ماكجفرن للأبحاث في الدماغ ومركز الأدمغة والأعصاب والآلات (CBMM)، ومؤلفة الدراسة.

“كلما كانت النموذج أفضل في التنبؤ بالكلمة التالية، كانت أكثر تشابهًا مع الدماغ البشري”، يقول كانويشر. “من المذهل أن النماذج تتناسب جيدًا، ويشير ذلك بشكل غير مباشر إلى أن ما يقوم به نظام اللغة البشري هو التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك.”

نشرت الدراسة في مجلة Proceedings of the National Academy of Sciences.

كما شملت المؤلفين الرئيسيين جوشوا تينينباوم، أستاذ العلوم الإدراكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وعضو في CBMM و معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للذكاء الاصطناعي (CSAIL)؛ و إيفيلين فيدورينكو، أستاذ مساعد في العلوم العصبية وعضو في معهد ماكجفرن. كان مارتن شريمبف، طالب دراسات عليا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، المؤلف الأول للمقال.

الدراسة

قارن فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا مراكز معالجة اللغة في الدماغ البشري مع نماذج معالجة اللغة. قاموا بتحليل 43 نموذجًا مختلفًا للغة، بما في ذلك تلك التي تم تحسينها للتنبؤ بالكلمة التالية، مثل GPT-3. تم تصميم نماذج أخرى لأداء مهام لغة مختلفة، مثل ملء الفراغ.

تم تقديم كل نموذج مع سلسلة من الكلمات، وقاس الباحثون نشاط العقد التي تشكل الشبكة. ثم قورنت الأنماط مع النشاط في الدماغ، الذي تم قياسه في الأشخاص الذين يؤدون ثلاث مهام لغة: الاستماع إلى القصص، و قراءة الجمل واحدة تلو الأخرى، و قراءة الجمل التي يتم الكشف عن كلمة واحدة منها في كل مرة.

شملت مجموعات بيانات الإنسان بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) وقياسات الكهربائية القشرية داخل الجمجمة التي تم الحصول عليها من الأشخاص الذين يخضعون لجراحة الدماغ لمرض الصرع.

وجد الباحثون أن أفضل نماذج التنبؤ بالكلمة التالية التي أدت أداءً جيدًا كانت لها أنماط نشاط تشبه كثيرًا تلك الموجودة في الدماغ البشري. كما أظهرت تلك النماذج نفسها نشاطًا يرتبط ارتباطًا وثيقًا bằng قياسات السلوك البشري مثل سرعة قراءة النص.

“وجدنا أن النماذج التي تتنبأ بالاستجابات العصبية جيدًا هي أيضًا أفضل في التنبؤ بالاستجابات السلوكية البشرية، على شكل أوقات القراءة. ثم يتم تفسير كل من هذه بواسطة أداء النموذج على التنبؤ بالكلمة التالية. هذا المثلث يربط كل شيء معًا”، يقول شريمبف.

سيبحث الباحثون الآن عن بناء متغيرات من نماذج معالجة اللغة، مما قد يسمح لهم برؤية كيف تؤثر التغييرات الصغيرة في هيكلها على الأداء وقدرتهم على تلبية بيانات الأعصاب البشرية.