Inovacije v Generativni umetni inteligenci (GenAI) so oblikovale družbeno interakcijo na neprecedenčne načine. V središču te evolucije je uporaba algoritmov globokega učenja za treniranje velikih jezikovnih modelov, ki so jih zdaj opazili, da bolj podobno delujejo kot človeški možgani, ko so trenirani na način, podoben obdelavi človeškega jezika.
Vodena s strani profesorja Li Pinga, dekana fakultete humanistike in predstojnika katedre za nevrolingvistiko in dvojezične študije na Univerzi v Hong Kongu – Politehnični šoli, je skupina raziskovalcev sprejela nov pristop k izboljšanju jezikovnih modelov. Vključili so nalogo za učenje, imenovano ‘Napoved naslednjega stavka’ (NSP), ki ocenjuje koherentnost stavkov na enak način, kot to počne človeški možgani. Namen NSF-ja je predvideti, kako se en stavek nanaša na drugega, kar se ujema z nevronskim modelom človeškega semantičnega razumevanja.
Nedavna študija, objavljena v prestižni reviji “Science Advances”, razkriva, da NSP utrjuje napovedno moč velikih jezikovnih modelov z združevanjem visokoravnenjske jezikovne razumevajoče sposobnosti, ne zgolj v napovedovanju naslednjih besed. Ta razvoj ponuja zanimive vpoglede v semantično obdelovanje v naših možganih, poudarja pomen desnega hemisfera pri razumevanju pomena – področja desnega možganskega režnja kažejo povečano usklajenost z izboljšanimi napovednimi modeli.
En izstopajoč vidik študije je izboljšanje rezultatov ‘model-to-brain correspondence’ s strani jezikovnih modelov, ki vključujejo NSP, kar bi lahko bolje napovedalo hitrost branja posameznika. Ugotovitve prinašajo nove vpoglede v človeško kognicijo in se ponašajo z možnostmi realnih svetovnih posledic, saj se kognitivna nevroznanost razumevanja jezika širi do oblikovanja in razvoja AI sistemov, spodbujajoč sodelovanje med raziskovalci umetne inteligence in kognitivne nevroznanosti. Ta sinergija bi lahko odprla pot AI-vodeni možganski raziskavi in pobudam za AI, navdihnjenim z možgani.
Razumevanje človeških možganov za izboljšano jezikovno umetno inteligenco
Raziskava, ki jo je izvedel profesor Li Ping in njegova ekipa, prispeva k pomembnemu področju razumevanja, kako umetna inteligenca lahko posnema obdelavo človeškega jezika. Čeprav konkretnega članka z naslovom “Nove vpoglede v AI: Posnemanje človeških možganov za razumevanje jezika” nisem prejel, lahko razpravljamo o relevantnih dejstvih v zvezi s to temo, odgovorimo na nekatera pomembna vprašanja ter navedemo ključne izzive, kontroverze, prednosti in slabosti, povezane s tem.
Pomembna vprašanja:
V: Kaj je pomen Napovedi naslednjega stavka (NSP) v AI jezikovnih modelih?
O: NSP omogoča izboljšanje jezikovnih modelov z učenjem, kako predvidevati, kako se stavki nanašajo drug na drugega, kar zagotavlja bolj subtilno razumevanje jezika, podobno človekovemu mišljenju. To vodi v boljše rezultate pri nalogah, ki zahtevajo visoko raven jezikovnega razumevanja.
V: Kako se razumevanje AI jezikov nanaša na človeške možgane?
O: Nedavne študije, kot je omenjena, razkrivajo, da imajo določeni jezikovni modeli, ko so trenirani s takšnimi nalogami kot NSP, podobnost v funkciji s specifičnimi nevronskimi procesi v človeških možganih, zlasti v desnem hemisferu, ki je vpleten v obdelavo semantičnih odnosov.
Ključni izzivi in kontroverze:
Eden glavnih izzivov pri razumevanju jezika AI je kompleksnost človeškega jezika, vključno s kontekstom, čustvi ter kulturnimi niansami. Poleg tega obstaja kontroverza v zvezi z etiko razvoja AI, zlasti v povezavi z zaskrbljenostmi glede zasebnosti, pristranskostjo v treniranih modelih in možnostjo zlorabe.
Prednosti in slabosti:
Napredki v jezikovni AI prinašajo več prednosti, kot so izboljšane tehnologije komunikacije, dostopnost za tiste z jezikovnimi težavami ter koristna orodja za izobraževanje in raziskave. Vendar pa so slabosti vključujejo potencialno odpravo delovnih mest, pojav deepfake posnetkov in težave pri doseganju transparentnih in nepristranskih modelov.
Povezane povezave:
Za nadaljnje raziskovanje na področju umetne inteligence in raziskav kognitivne nevroznanosti bi vas morda zanimale naslednje povezave:
– Združenje za napredovanje umetne inteligence (AAAI)
– Društvo za nevroznanost
– IBM Watson
– DeepMind Technologies
Vsaka od teh organizacij in podjetij nudi vire in raziskave, povezane s presečiščem med AI in kognitivno nevroznanostjo. Pomembno je opozoriti na kontinuirano potrebo po interdisciplinarnem sodelovanju, saj se to področje razvija, ter na tekoči dialog o etičnem razvoju AI in njegovih posledicah za družbo.