25.03.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект

Недавнее исследование показало, что стратегии, которые используют большие языковые модели (LLM) для обработки человеческих разговоров, поразительно похожи на те, что использует человеческий мозг, сообщает портал eWeek. Научная работа, опубликованная в корпоративном блоге Google Research группами исследователей Google AI, Принстонского университета, Нью-Йоркского университета и Еврейского университета в Иерусалиме, включает в себя результаты пяти лет индивидуальных исследований, направленных на изучение различий и сходств между современным поколением LLM и человеческим мозгом. LLM помогают системам искусственного интеллекта понимать, обрабатывать и генерировать человеческий язык, анализируя большие массивы текстовых данных и применяя такие стратегии, как обучение с подкреплением и предсказание следующего слова, для генерации шаблонов естественной речи. Исследователи использовали текст, сгенерированный преобразователем речи в текст Whisper, для части исследования, связанной с ИИ. Сравнив результаты с данными с внутричерепных электродов, использовавшихся для записи 100 часов реальных разговоров, они обнаружили «удивительное соответствие» между человеческим мозгом и внутренними представлениями ИИ — так называемыми вложениями. #IMAGE_231876# Whisper извлекает из каждого слова два вложения: речевое и языковое. Исследование показало, что вложения Whisper очень похожи на нейронную активность, наблюдаемую в речевой и языковой областях человеческого мозга. Различия и сходства ... читать далее.