Cum interpretează creierul sensul cuvintelor. Un studiu inspirat de AI arată ce rol au neuronii implicați în memorie

Un studiu publicat în revista Nature Neuroscience oferă noi indicii despre felul în care creierul uman înțelege sensul cuvintelor rostite. Cercetarea, realizată de o echipă de la Baylor College of Medicine, Rice University, University of California, Berkeley și Texas Children’s Hospital, a analizat activitatea neuronilor din hipocamp în timp ce participanții ascultau povești. Rezultatele sugerează că semnificațiile cuvintelor sunt reprezentate prin tipare de activitate distribuite între mai multe celule nervoase, iar interpretarea lor depinde și de context.

Cercetătorii au pornit de la o abordare inspirată de modelele lingvistice mari, cunoscute drept LLM-uri, care stau la baza unor sisteme AI precum ChatGPT și Gemini. Comparând reprezentările numerice ale cuvintelor generate de aceste modele cu activitatea cerebrală înregistrată în timpul ascultării, echipa a urmărit să înțeleagă mai bine cum procesează creierul limbajul vorbit.

Cum au urmărit cercetătorii activitatea neuronilor

Studiul a inclus 10 persoane cărora le-a fost înregistrată activitatea unor neuroni individuali din hipocamp în timp ce ascultau povești. Înregistrările au fost realizate cu ajutorul unor electrozi subțiri, implantați în creier în cadrul procedurilor clinice de monitorizare a epilepsiei.

Hipocampul este o regiune cerebrală cunoscută pentru rolul său în memorie. Cercetarea a urmărit să stabilească dacă activitatea celulelor nervoase din această zonă reflectă semnificația cuvintelor auzite, nu doar caracteristicile sunetelor sau regulile gramaticale.

Pentru a analiza datele, echipa a folosit modele matematice care au pus în legătură limbajul din povești cu semnalele neuronale înregistrate. Astfel, oamenii de știință au putut verifica dacă informațiile despre sensul cuvintelor contribuiau la anticiparea activității neuronilor.

Potrivit cercetătorilor, răspunsurile neuronale au reflectat informații semantice chiar și după ce au fost luate în calcul caracteristicile fonetice și gramaticale. În plus, fiecare cuvânt putea fi asociat cu un tipar complex de răspunsuri, care includea legături cu mai multe cuvinte și categorii de sens.

Sensul unui cuvânt nu este reprezentat de un singur neuron

Echipa a analizat ce cuvinte și categorii semantice erau asociate cu reacțiile neuronilor individuali din hipocamp. Cercetătorii au comparat apoi tiparele de activitate produse de perechi de cuvinte cu diferențele dintre semnificațiile acestora.

Vezi și:

Oamenii de știință au crescut țesut cerebral uman în șoareci cărora le lipsește aproape tot cortexul

O descoperire despre creier ar putea schimba viitorul inteligenței artificiale. Deciziile se formează mai devreme decât credeau cercetătorii

Rezultatele indică faptul că informația semantică nu este concentrată într-o singură celulă nervoasă pentru fiecare cuvânt. În schimb, sensul poate fi reflectat de activitatea combinată a mai multor neuroni. Relațiile dintre aceste tipare oferă indicii despre cât de apropiate sunt semnificațiile unor cuvinte.

Autorii au observat că distanțele dintre răspunsurile grupurilor de neuroni erau corelate cu distanțele semantice dintre cuvinte. Cu alte cuvinte, diferențele dintre tiparele de activitate cerebrală reflectau, într-o anumită măsură, diferențele de sens.

Cercetătorii au remarcat și că răspunsurile neuronale puteau varia în funcție de context. Un cuvânt poate avea mai multe sensuri înrudite, iar interpretarea potrivită depinde de felul în care este folosit într-o propoziție sau într-o poveste. Această caracteristică, numită polisemie, a fost analizată prin comparație cu măsurătorile obținute din modelele lingvistice.

Ce au în comun activitatea cerebrală și modelele lingvistice

Într-o altă etapă, echipa a comparat activitatea neuronilor cu reprezentările numerice ale cuvintelor generate de modele lingvistice care au procesat aceleași povești. Aceste reprezentări, numite vectori de încorporare sau embeddings, codifică relații între cuvinte pe baza modului în care sunt folosite în limbaj.

Dintre reprezentările analizate, cele produse de GPT-2 au prezentat cea mai apropiată corespondență cu tiparele de activitate neuronală înregistrate. Cercetătorii au constatat, de asemenea, că variațiile răspunsurilor cerebrale erau corelate cu măsurătorile polis emiei obținute cu ajutorul modelelor lingvistice. Aceste rezultate susțin ideea că reprezentarea sensului în hipocamp ține cont de context.

Autorii au explicat că, în cazul cuvintelor cu sensuri apropiate, comparația dintre tiparele neuronale și reprezentările generate de modele putea evidenția relații semantice chiar și în prezența variațiilor din activitatea cerebrală. Ei au asociat acest rezultat cu avantajele unei metode de codare comparative, care poate reduce influența zgomotului din date.

Studiul oferă astfel o perspectivă neurocomputațională asupra modului în care neuronii din hipocamp participă la înțelegerea limbajului vorbit. Rezultatele nu demonstrează că creierul funcționează identic cu un model lingvistic, ci arată că unele dintre reprezentările folosite pentru a descrie procesarea limbajului de către AI pot ajuta la interpretarea semnalelor neuronale.

My Brilliant Career, serialul Netflix despre o tânără care refuză să-și sacrifice visurile pentru căsătorie. Merită văzut? REVIEW