Inovacijos Generatyvioje Dirbtinėje Intelektai (GenAI) formavo socialinį sąveiką įprastais būdais. Šios evoliucijos centre yra giliųjų mokymosi algoritmų naudojimas, kad būtų išmokstyti dideli kalbos modeliai, kurie dabar buvo pastebėti labiau panašūs į žmogaus smegenų veikimą, kai išmokomi panašiu būdu kaip žmogaus kalbos apdorojimas.
Vadovaujamų profesorės Li Ping, Humanitarinių mokslų fakulteto dekano ir Neurolingvistikos bei Dvipusio Studijų katedros profesorės Honkongo Politechnikos universitete, tyrėjų komanda pasisuko naujuoju požiūriu stiprindami kalbos modelius. Jie integruoja mokymo užduotį, žinomą kaip ‘Kitas Sakinio Spėjimas’ (KSS), kuri vertina sakinio koherentą būdą, taip pat kaip ir žmogaus smegenys tai daro. KSS tikslas yra prognozuoti, kaip vienas sakinys susijęs su kitu, kas sutampa su žmogiškosiomis semantiškomis suvokimo modeliu.
Neseniai paskelbtas tyrinėjimas, paskelbtas prestižiniame žurnale „Science Advances”, atskleidžia, kad KSS stiprina didelių kalbos modelių prognozavimo galias, sujungdami aukštą kalbos supratimo lygį, ne tik numatančius kitus žodžius. Šis vystymasis teikia įdomių perspektyvų apie semantinį apdorojimą mūsų smegenyse, pabrėžiant dešinįją pusrutulį svarbą suprantant prasmę – dešinės smegenų sritys rodė didesnę suderinamumą su pagerintais prognozuojamaisiais modeliais.
Vienas pastebimas tyrimo aspektas yra pagerinti ‘modelio-smegenų atitikties’ rezultatai, gaunami įtraukiant KSS į kalbos modelius, kurie galėtų geriau prognozuoti žmogaus skaitymo greitį. Šie atradimai suteikia naujų įžvalgų į žmonių kognityvą ir didžiuojasi galimomis realaus pasaulio pasekmėmis, nes kalbos suvokimo kognityvinė nervų raida išplėtė savo veiklos lauką į dirbtinių intelektų sistemų kūrimą ir plėtojimą, skatinant bendradarbiavimą tarp dirbtinio intelekto ir kognityvinės neurobiologijos tyrėjų. Ši sinergija gali tinkamai numarinėti kelią dirbtinio intelekto valdomam smegenų tyrimui ir smegenų įkvėptiems dirbtinį intelektui įsipareigojimams.
Žmogaus smegenų suvokimas didinant kalbos dirbtinį intelektą
Profesoriaus Li Ping ir jo komandos atliktas tyrimas padeda suprasti, kaip dirbtinis intelektas gali imituoti žmogaus kalbos apdorojimą. Nors man nepateiktas konkretus straipsnis apie „Naujus įžvalgus į informacinius technologijas: Imituojant žmogaus smegenis kalbos suvokimui”, mes galime aptarti šios temos aplinkinius faktus, atsakyti į kai kuriuos svarbius klausimus ir išskirti pagrindinius iššūkius, kontroversijas, privalumus ir trūkumus, susijusius su juo.
Svarbūs klausimai:
K: Kokiu būdu KSS svarbus AI kalbos modeliams?
A: KSS patobulina kalbos modelius mokydami juos numatyti, kaip sakinius susiję vienas su kitu, užtikrindamas subtilų kalbos supratimą, kuris artimas žmogaus suvokimui. Tai padeda pagerinti veiklą užduotyse, reikalingose aukšto lygio kalbos supratimui.
K: Kaip AI kalbos supratimas susijęs su žmogaus smegenimis?
A: Naujausi tyrimai, kaip paminėtas, atskleidžia, kad kai kurie kalbos modeliai, kai juos moko užduotimis, panašiais į KSS, parodo panašumą į funkcijas su žmogaus smegenų, ypač dešinėje pusrutulyje, kuris įtrauktas į semantinių sąryšių apdorojimą.
Pagrindiniai iššūkiai ir kontroversijos:
Vienas pagrindinių iššūkių AI kalba supratimas yra žmogaus kalbos, įskaitant kontekstą, emocijas ir kultūrinius niuansus, sudėtingumas. Be to, yra kontroversija dėl AI plėtros etikos, ypač atsižvelgiant į privatumo rūpesčius, iškreiptų modelių įtaką, bei potencialų piktnaudžiavimą.
Privalumai ir trūkumai:
Kalbos AI pažanga ateina su keliais privalumais, įskaitant patobulintas bendravimo technologijas, prieinamumą tiems, kuriems sunku kalbėti, ir vertingus įrankius švietimui ir tyrimui. Tačiau trūkumai apima potencialią darbo vietų pakeitimo, gilios klaidos atsiradimą, ir sunkumus kurdami skaidrius ir nešališkus modelius.
Susiję nuorodos:
Norėdami toliau tyrinėti dirbtinio intelekto ir kognityvinės neurobiologijos tyrimų sritį, šios nuorodos gali būti įdomios:
– Dirbtinio Intelekto Pažangos Asociacija (AAAI)
– Neuromokslininkų Sąjunga
– IBM Watson
– DeepMind Technologijos
Kiekviena iš šių organizacijų ir įmonių teikia išteklius ir tyrimus, susijusius su ašmeninių teisių sąlyčiu tarp dirbtinio intelekto ir kognityvinės neurobiologijos. Svarbu paminėti tęsiant poreikį tarpdisciplininiam bendradarbiavimui šioje augančioje srityje, ir tęstinę diskusiją apie etinį dirbtinio intelekto vystymąsi ir jo padarinius visuomenei.