メタは、人間の脳が言語をどのように処理するかをよりよく理解するための長期的な研究を発表したばかりです。
関係する研究者は、脳と人工知能(AI)言語モデルが同じ話し言葉や書き言葉にどのように反応するかを調べます。
メタは、パリを拠点とする脳イメージングのイノベーション研究センターであるNeuroSpinとフランス国立デジタル科学研究所(INRIA)と提携しました。
この研究は、人間の監督がほとんどまたはまったくなくても学習できる人間レベルのAIにMeta AIが焦点を当てている一環です。
同社は、AIはかなり進歩したが、その知性はまだ言語学習の脳ほど良くないので、ソフトウェアでそれを複製しようと考えている。
「私たちはこの研究からの洞察を使って、音声やテキストを人間と同じくらい効率的に処理するAIの開発を導きます」とメタは、4月29日金曜日にVOIが引用した公式ブログの声明で述べています。
「過去2年間、私たちはディープラーニング技術を公共のニューラルイメージングデータセットに適用し、脳が単語や文章をどのように処理するかを分析してきました。
話し言葉は人間を完全にユニークにし、脳がどのように機能するかを理解することは依然として進行中の課題とプロセスであるとメタは言います。
「人間をこれらの機械よりもはるかに強く、はるかに効率的にする理由は何ですか?類似点だけでなく、残りの相違点も示したいと考えています」とMeta氏は述べています。
AI言語モデルに対する人間の脳の効率性の例として、メタ氏は、子供たちが「オレンジ」という言葉はほんの数例でしか示されなかった後に色と果物を意味することができることを学びましたが、AIはそれを学ぶのに時間がかかります。
脳がどのようにより効率的に機能するかを把握できれば、AIモデルで動作するようにプロセスを適応させることができます。この研究は、彼らの発見を概説する2つの科学論文を発表しました。
最初の発見は、AI言語モデルが次の単語を見つけようとするときの脳活動に最も似ているということです。
別の論文では、脳は単語やアイデアをかなり前もって予測していましたが、言語モデルは次の単語で動作するようにプログラムされているだけで、この領域の脳をコピーすることでAIモデルを改善することができることがわかりました。
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