İnsan beyni, dili anlamak için yapay zekaya benzer süreçler kullanıyor

Bulgular, geleneksel kural temelli dil anlama teorilerini sorgularken, beynin anlamı nasıl oluşturduğunu incelemek için yeni bir standart haline gelen, herkese açık bir sinirsel veri seti sunuyor.

Beyin, dili yapay zeka modellerine benzer sırayla işliyor

Nature Communications’ta yayımlanan çalışmada, Kudüs İbrani Üniversitesi’nden Dr. Ariel Goldstein, Google Research’ten Dr. Mariano Schain ve Princeton Üniversitesi’nden Prof. Uri Hasson ile Eric Ham, beynimizin konuşmaları çözümleme biçimiyle gelişmiş dil modellerinin metni işleme yöntemleri arasında dikkat çekici bir paralellik keşfetti. Otuz dakikalık bir podcast’i dinleyen katılımcılardan elde edilen elektrokortikografi kayıtlarını analiz eden ekip, beynin dili, GPT-2 ve Llama 2 gibi katmanlı büyük dil modellerine benzer bir sırayla işlediğini gösterdi.

Konuşmayı dinlerken beynimiz, her kelimeyi art arda gelen bir dizi sinirsel işlemden geçiriyor. Goldstein ve ekibi, bu işlemlerin zaman içinde büyük dil modellerinin katmanlı yapısına paralel bir düzende ilerlediğini ortaya çıkardı. Yapay zeka modellerinin erken katmanları kelimelerin temel özelliklerini izlerken, daha derin katmanlar bağlamı, tonu ve anlamı bir araya getiriyor. İnsan beyninde de benzer bir süreç yaşanıyor. Erken sinirsel tepkiler modelin erken katmanlarına, daha geç tepkiler ise derin katmanlara karşılık geliyor.

Bu zamanlama uyumu özellikle Broca bölgesi gibi ileri düzey dil merkezlerinde belirgin olarak gözlendi. Daha derin yapay zeka katmanlarıyla en yüksek beyinsel tepki daha geç ortaya çıktı. Dr. Goldstein’ın ifadesiyle: “Bizi en çok şaşırtan şey, beynin anlamı zaman içinde açma biçiminin, büyük dil modellerinin içindeki işlem sırasıyla neredeyse birebir uyuşmasıydı. Temelde çok farklı sistemler olsalar da ikisi de adım adım ilerleyen bir anlam kurma sürecine yöneliyor.”

Ayrıca Bkz.Meta, açık kaynaklı Llama'dan kapalı yapay zeka modeline geçiş yapıyor

Çalışma neden önemli?

Bu sonuçlar, yapay zekanın sadece metin üretmek için kullanılan bir araç olmadığını, aynı zamanda beynin anlamı nasıl çözdüğünü anlamak için güçlü bir çerçeve sunabileceğini gösteriyor. On yıllar boyunca dil anlama süreçlerinin sembolik kurallar ve katı dilbilimsel yapılar üzerine kurulu olduğu düşünülüyordu. Bu çalışma ise anlamın bağlamsal işlemleme katmanları aracılığıyla kademeli olarak ortaya çıktığı, dile daha dinamik ve istatistiksel bir yaklaşımı destekliyor.

Araştırmacılar ayrıca, fonemler ve morfemler gibi klasik dilbilimsel özelliklerin, yapay zeka tarafından türetilen bağlamsal yerleştirmeler kadar beynin gerçek zamanlı aktivitesini tahmin edemediğini de buldu. Bu da beynin dili daha akışkan, bağlama göre şekillenen bir sistemle işlediği fikrini güçlendiriyor.

Ekip, dilsel özelliklerle eşleştirilmiş tam sinirsel kayıt veri setini de açık erişime sundu. Bu kaynak, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacıların beynin doğal dili nasıl anladığına dair farklı teorileri test etmesine olanak sağlayacak. Böylece insan bilişine daha yakın hesaplamalı modellerin geliştirilmesinin önü açılmış oluyor.