JERUSALEM / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass das menschliche Gehirn gesprochene Sprache in einer Abfolge verarbeitet, die den Schichten von KI-Modellen ähnelt. Forscher fanden heraus, dass frühe neuronale Reaktionen mit den frühen Schichten von KI-Modellen übereinstimmen, während tiefere Schichten mit späteren neuronalen Aktivitäten korrelieren. Diese Entdeckung könnte traditionelle Theorien der Sprachverarbeitung herausfordern.
In einer bahnbrechenden Studie haben Forscher der Hebräischen Universität Jerusalem in Zusammenarbeit mit Google Research und der Princeton University eine faszinierende Verbindung zwischen der Sprachverarbeitung im menschlichen Gehirn und der Funktionsweise moderner KI-Modelle entdeckt. Die Studie, die in Nature Communications veröffentlicht wurde, zeigt, dass das Gehirn gesprochene Sprache in einer strukturierten Abfolge verarbeitet, die den Schichten von großen Sprachmodellen wie GPT-2 und Llama 2 ähnelt.
Die Forscher verwendeten Elektrokortikographie-Aufnahmen von Teilnehmern, die einem Podcast lauschten, um zu zeigen, dass das Gehirn Sprache durch eine Kaskade von neuronalen Berechnungen transformiert. Diese Transformationen verlaufen in einem Muster, das den gestuften Schichten von KI-Sprachmodellen entspricht. Während frühe KI-Schichten einfache Merkmale von Wörtern verfolgen, integrieren tiefere Schichten Kontext, Ton und Bedeutung. Die Studie fand heraus, dass die neuronale Aktivität des menschlichen Gehirns einem ähnlichen Fortschreiten folgt.
Besonders deutlich wurde diese Übereinstimmung in hochrangigen Sprachregionen wie dem Broca-Areal, wo die Spitzenreaktion des Gehirns später im Zeitverlauf für tiefere KI-Schichten auftrat. Laut Dr. Ariel Goldstein, einem der leitenden Forscher, war es überraschend, wie eng die zeitliche Entfaltung der Bedeutung im Gehirn mit der Abfolge der Transformationen in großen Sprachmodellen übereinstimmt.
Diese Erkenntnisse könnten weitreichende Auswirkungen auf unser Verständnis der Sprachverarbeitung haben. Traditionelle Theorien, die auf symbolischen Regeln und starren linguistischen Hierarchien basieren, könnten durch diese dynamischere und kontextgetriebene Sichtweise herausgefordert werden. Die Forscher fanden zudem heraus, dass klassische linguistische Merkmale wie Phoneme und Morpheme die Echtzeitaktivität des Gehirns nicht so gut vorhersagen konnten wie KI-abgeleitete kontextuelle Einbettungen.
Um die Forschung weiter voranzutreiben, haben die Wissenschaftler den vollständigen Datensatz der neuronalen Aufzeichnungen zusammen mit linguistischen Merkmalen öffentlich zugänglich gemacht. Diese neue Ressource ermöglicht es Wissenschaftlern weltweit, konkurrierende Theorien darüber zu testen, wie das Gehirn natürliche Sprache versteht, und ebnet den Weg für rechnerische Modelle, die der menschlichen Kognition näher kommen.
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