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你的大脑理解语言的方式可能比我们想象的更像人工智能
一项研究揭示了大脑的语言处理反映了人工智能模型，挑战了传统理论并为研究提供了新的数据集。
来源:Scientific Inquirer一项新研究表明，人脑处理口语的顺序与高级人工智能语言模型的分层架构非常相似。研究利用来自听叙述的参与者的皮层电图数据，表明更深层次的人工智能层与布罗卡区等关键语言区域的后续大脑反应相一致。这些发现挑战了传统的基于规则的语言理解理论，并引入了一个公开的神经数据集，为研究大脑如何构建意义设定了新的基准。
在《自然通讯》杂志上发表的一项研究中，由希伯来大学 Ariel Goldstein 博士领导的研究人员与谷歌研究院的 Mariano Schain 博士以及普林斯顿大学的 Uri Hasson 教授和 Eric Ham 合作，发现了我们的大脑理解口语的方式与高级人工智能模型分析文本的方式之间存在令人惊讶的联系。研究小组利用参与者收听 30 分钟播客的皮层电图记录，表明大脑以结构化序列处理语言，该序列反映了 GPT-2 和 Llama 2 等大型语言模型的分层架构。
研究发现
当我们听某人讲话时，我们的大脑会通过一系列神经计算来转换每个传入的单词。戈尔茨坦的团队发现，这些转变随着时间的推移以一种与人工智能语言模型的分层模式平行的模式展开。早期的人工智能层跟踪单词的简单特征，而更深的层则整合上下文、语气和含义。研究发现，人类大脑活动遵循类似的进程：早期的神经反应与早期的模型层一致，后来的神经反应与更深的层一致。
为什么它很重要
神经科学的新基准
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