Meta (ehemals Facebook) hat eine langfristige Forschungsinitiative für künstliche Intelligenz (KI) angekündigt, um besser zu verstehen, wie das menschliche Gehirn Sprache und Text verarbeitet, und KI-Systeme zu entwickeln, die lernen wie Menschen es tun.
In Zusammenarbeit mit dem Neuroimaging-Zentrum Neurospin (CEA) und Inria sagte Meta, dass es vergleicht, wie KI-Sprachmodelle und das Gehirn auf dieselben gesprochenen oder geschriebenen Sätze reagieren.
„Wir werden Erkenntnisse aus dieser Arbeit nutzen, um die Entwicklung von KI zu leiten, die Sprache und Text so effizient wie Menschen verarbeitet“, sagte das soziale Netzwerk in einer Erklärung.
In den letzten zwei Jahren hat Meta Deep-Learning-Techniken auf angewendet öffentliche Neuroimaging-Datensätze, um zu analysieren, wie das Gehirn Wörter und Sätze verarbeitet.
Kinder lernen anhand einiger Beispiele, dass „Orange“ sich sowohl auf eine Frucht als auch auf eine Farbe beziehen kann, aber moderne KI-Systeme können das nicht dies so effizient wie Menschen.
Metaforschung h wie festgestellt wurde, dass Sprachmodelle, die der Gehirnaktivität am ähnlichsten sind, diejenigen sind, die das nächste Wort aus dem Kontext am besten vorhersagen (wie es war einmal… Zeit).
“Während das Gehirn Wörter und Ideen weit im Voraus antizipiert , sind die meisten Sprachmodelle darauf trainiert, nur das allernächste Wort vorherzusagen”, sagte das Unternehmen.
Die Freischaltung dieser langfristigen Vorhersagefunktion könnte zur Verbesserung moderner KI-Sprachmodelle beitragen.
Meta kürzlich offenbarte Beweise für langfristige Vorhersagen im Gehirn, eine Fähigkeit, die heutige Sprachmodelle immer noch herausfordert.
Für den Ausdruck”Es war einmal…”würden die meisten Sprachmodelle heute normalerweise das nächste Wort vorhersagen,”Zeit”, aber sie sind immer noch in ihrer Fähigkeit, komplexe Ideen, Handlungen und Erzählungen zu antizipieren, wie Menschen es tun.
In Zusammenarbeit mit Inria verglich das Meta-Forschungsteam eine Vielzahl von Sprachmodellen mit dem Gehirn Antworten von 345 Freiwilligen, die sich komplexe Erzählungen anhörten, während sie mit fMRI aufgezeichnet wurden.
“Unsere Ergebnisse zeigten, dass sp Ezifische Gehirnregionen werden in Zukunft am besten durch Sprachmodelle berücksichtigt, die mit weit entfernten Wörtern angereichert sind“, sagte das Team.
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-Term-Forschungsinitiative für künstliche Intelligenz (KI), um besser zu verstehen, wie das menschliche Gehirn Sprache und Text verarbeitet, und um KI-Systeme zu entwickeln, die wie Menschen lernen.
