एआई मॉडल मस्तिष्क में भाषा कैसे संसाधित करता है इस पर जानकारी प्रदान करते हैं

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी से निकलने वाले नए शोध से पता चलता है कि ‘नेक्स्ट-वर्ड प्रेडिक्शन’ कम्प्यूटेशनल मॉडल्स के अंतर्निहित कार्य मानव मस्तिष्क में भाषा-प्रसंस्करण केंद्रों के कार्य के समान होते हैं।

भाषा का अर्थ

नवीनतम पूर्वानुमानिक भाषा मॉडल भाषा के अंतर्निहित अर्थ के बारे में कुछ सीख रहे होंगे, जो क्षेत्र में एक बड़ा कदम होगा। मॉडल अगले शब्द का अनुमान लगाते हैं, लेकिन वे वास्तविक समझ की डिग्री की आवश्यकता वाले कार्यों को भी पूरा कर रहे हैं। इन कार्यों में प्रश्न उत्तर देना, दस्तावेज़ सारांश, और कहानी पूरा करना शामिल है।
मॉडल को मानव मस्तिष्क के भाषा समझने के तरीके की नकल करने का प्रयास किए बिना पाठ का अनुमान लगाने के लिए प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। हालांकि, एमआईटी की न्यूरोसाइंटिस्ट टीम सुझाव देती है कि इस संबंध में कुछ हो रहा है।
इस शोध के एक और दिलचस्प अंतर्दृष्टि यह है कि अन्य प्रकार के भाषा कार्यों पर अच्छा प्रदर्शन करने वाले कंप्यूटर मॉडल मानव मस्तिष्क के साथ इस समानता को नहीं दिखाते हैं। इसे यह साक्ष्य माना जाता है कि मानव मस्तिष्क भाषा प्रसंस्करण करने के लिए अगले शब्द की भविष्यवाणी का उपयोग कर सकता है।
नैन्सी कनविशर वाल्टर ए रोसेनब्लिथ प्रोफेसर ऑफ कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस हैं। वह एमआईटी के मैकगवर्न इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन रिसर्च और सेंटर फॉर ब्रेन, माइंड्स, एंड मशीन्स (सीबीएमएम) की सदस्य हैं, और अध्ययन की लेखिका हैं।
“मॉडल जितना बेहतर अगले शब्द का अनुमान लगाता है, मानव मस्तिष्क के साथ उतना ही अधिक मेल खाता है,” कनविशर कहते हैं। “यह आश्चर्यजनक है कि मॉडल इतनी अच्छी तरह से फिट बैठते हैं, और यह बहुत ही अप्रत्यक्ष रूप से सुझाव देता है कि शायद मानव भाषा प्रणाली जो कर रही है वह अगले क्या होने वाला है इसकी भविष्यवाणी कर रही है।”
अध्ययन प्रोसीडिंग्स ऑफ द नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज में प्रकाशित हुआ था।
इसमें वरिष्ठ लेखक जोशुए टेनेनबाम, एमआईटी में कॉग्निटिव साइंस के प्रोफेसर और सीबीएमएम और एमआईटी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (सीएसएआईएल) के सदस्य; और एवेलिन फेडोरेन्को, फ्रेडरिक ए और कैरोल जे मिडलटन कैरियर डेवलपमेंट एसोसिएट प्रोफेसर ऑफ न्यूरोसाइंस और मैकगवर्न इंस्टीट्यूट के सदस्य शामिल थे। कागज़ के पहले लेखक मार्टिन श्रिम्पफ, एमआईटी के स्नातक छात्र थे।

अध्ययन

एमआईटी टीम ने मानव मस्तिष्क में भाषा-प्रसंस्करण केंद्रों की तुलना भाषा-प्रसंस्करण मॉडल से की। उन्होंने 43 अलग-अलग भाषा मॉडल का विश्लेषण किया, जिनमें जीपीटी-3 जैसे अगले शब्द की भविष्यवाणी के लिए अनुकूलित मॉडल शामिल थे। अन्य मॉडल विभिन्न भाषा कार्यों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे, जैसे कि एक खाली स्थान भरना।
प्रत्येक मॉडल को शब्दों की एक स्ट्रिंग दी गई, और शोधकर्ताओं ने नेटवर्क के नोड्स की गतिविधि को मापा, जो पैटर्न को मानव मस्तिष्क में गतिविधि के साथ तुलना की गई, जो तीन भाषा कार्यों को पूरा करने वाले विषयों में मापा गया था: कहानियों को सुनना, एक समय में एक वाक्य पढ़ना, और एक समय में एक शब्द का खुलासा करना।
मानव डेटासेट में फंक्शनल मैग्नेटिक रेजोनेंस (एफएमआरआई) डेटा और इंट्राक्रैनियल इलेक्ट्रोकॉर्टिकोग्राफिक माप शामिल थे जो मिर्गी के लिए मस्तिष्क सर्जरी से गुजरने वाले लोगों से लिए गए थे।
शोधकर्ताओं ने पाया कि अगले शब्द की भविष्यवाणी मॉडल के सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन वाले मॉडल के गतिविधि पैटर्न मानव मस्तिष्क में देखे गए पैटर्न के समान थे। उन्हीं मॉडल ने मानव व्यवहार के उपायों के साथ उच्च संबंध वाली गतिविधि का प्रदर्शन किया, जैसे कि लोग पाठ को कितनी तेजी से पढ़ सकते हैं।
“हमने पाया कि मॉडल जो तंत्रिका प्रतिक्रियाओं को अच्छी तरह से अनुमान लगाते हैं, वे मानव व्यवहार प्रतिक्रियाओं को भी सबसे अच्छी तरह से अनुमान लगाते हैं, जो पढ़ने के समय के रूप में हैं। और फिर दोनों को मॉडल के अगले शब्द की भविष्यवाणी पर प्रदर्शन से समझाया जा सकता है। यह त्रिकोण वास्तव में सब कुछ एक साथ जोड़ता है,” श्रिम्पफ कहते हैं।
शोधकर्ता अब भाषा प्रसंस्करण मॉडल के संस्करण बनाने का लक्ष्य रखेंगे, जो उन्हें यह देखने की अनुमति देगा कि उनके आर्किटेक्चर में छोटे बदलाव उनके प्रदर्शन और मानव तंत्रिका डेटा के साथ फिट होने की उनकी क्षमता को कैसे प्रभावित करते हैं।