人工知能の言語処理は人間の脳の機能に似ている

人工知能が脳の言語処理の仕組みを解明 テクノロジー

脳科学者は、次の単語を予測するモデルの内部構造が、脳内の言語処理センターの構造に似ていることを発見した。

ここ数年、人工知能による言語モデルは、ある種のタスクを非常に得意としています。

特に、文字列の中の次の単語を予測する能力に優れており、検索エンジンやテキストアプリが、あなたが次に入力しようとしている単語を予測するのに役立っています。

最新世代の予測言語モデルは、言語の根本的な意味についても何かを学んでいるようです。

これらのモデルは、次に来る単語を予測するだけでなく、質問への回答、文書の要約、ストーリーの完成など、ある程度の真の理解を必要とすると思われるタスクを実行することができます。

このようなモデルは、テキストを予測するという特定の機能に対して性能を最適化するように設計されており、人間の脳がどのようにこのタスクを実行し、言語を理解しているかについては何も模倣しようとしていませんでした。

しかし、マサチューセッツ工科大学(MIT)の神経科学者たちの新しい研究によると、これらのモデルの基本的な機能は、人間の脳内の言語処理センターの機能に似ているといいます。

これは、人間の脳が次の単語を予測することで言語処理を行っている可能性を示唆しています。

マサチューセッツ工科大学マクガバン脳研究所および脳・心・機械センター(CBMM)のメンバーであり、今回の研究の著者であるNancy Kanwisher氏は、「次の単語を予測するモデルが優れているほど、人間の脳との適合性が高くなります。驚くべきことに、このモデルは非常によく適合しており、人間の言語システムが行っていることは、次に何が起こるかを予測しているのかもしれないことを、非常に間接的に示唆しています。」と述べています。

マサチューセッツ工科大学の計算論的認知科学の教授であり、CBMMとMITの人工知能研究所(CSAIL)のメンバーであるJoshua Tenenbaum氏と、神経科学の准教授であり、マクガバン研究所のメンバーであるEvelina Fedorenko氏は、今週の米国科学アカデミー紀要に掲載された本研究の上級著者です。

また、MITの大学院生でCBMMを担当しているMartin Schrimpf氏は、この論文の筆頭著者です。

Published by Massachusetts Institute of Technology. The neural architecture of language: Integrative modeling converges on predictive processing, Proceedings of the National Academy of Sciences (2021). DOI: 10.1073/pnas.2105646118.