Meta a anunțat o inițiativă de cercetare pe termen lung pentru a înțelege modul în care creierul uman procesează limbajul, dezvoltând un nou sistem de inteligență artificială. În colaborare cu centrul de neuroimagistică Neurospin (CEA) și INRIA, Meta AI compară modul în care modelele de limbaj AI (artificial intelligence) și creierul răspund la aceleași propoziții vorbite sau scrise.
Prin această colaborare, ei intenționează să analizeze activitatea creierului uman și algoritmii de învățare profundă antrenați pe sarcini de limbaj sau vorbire ca răspuns la aceleași texte scrise sau vorbite. În teorie, ar putea decoda atât modul în care creierul uman, cât și creierul artificial, își găsesc sensul în limbaj.
„Devine din ce în ce mai ușor să dezvolți, să antrenezi și să folosești algoritmi speciali de învățare pentru a îndeplini o mare varietate de sarcini”, a spus Jean-Rémi King, cercetător senior la Meta AI. „Dar aceste sisteme AI rămân departe de cât de eficient este creierul uman. Ceea ce este clar este că lipsește ceva din aceste sisteme pentru a putea înțelege și învăța limba mult mai eficient, cel puțin la fel de eficient ca oamenii. Aceasta este, evident, întrebarea de un milion de dolari”.
Pentru a realiza acest lucru, aceștia folosesc tehnici de imagistică a întregului creier, cum ar fi magnetoencefalografia (o tehnică folosită pentru a identifica activitatea creierului ca răspuns la cuvinte și propoziții individuale la milisecundă). Acest lucru le permite să urmărească răspunsul creierului la cuvinte în funcție de timp. Observarea în detaliu a creierului va permite cercetătorilor să vadă ce regiuni ale creierului sunt active atunci când aud un cuvânt precum „câine” sau „masă”.
Mai departe, cercetătorii pot inspecta algoritmul pentru a vedea dacă funcționează similar cu partea creierului pe care o analizează. De exemplu, își propun să înțeleagă ce proprietăți preia inteligența artificială din cuvântul de interes sau dacă asociază acel cuvânt cu modul în care sună sau cu modul în care a fost folosit anterior.
În ultimii doi ani, cercetătorii au aplicat tehnici de învățare profundă unor seturi de date publice de neuroimagistică colectate din imagini ale activității creierului în imagistica prin rezonanță magnetică (IRM) și tomografie computerizată (CT), realizate pe voluntari. Acestea au fost colectate și împărtășite de mai multe instituții academice, inclusiv Universitatea Princeton și Institutul Max Planck pentru Psiholingvistică.
Creierul uman poate învăța câteva milioane de propoziții și se poate adapta continuu, stocând informații între trilioanele sale de sinapse. Între timp, modelele de limbaj AI sunt antrenate pe miliarde de propoziții și pot parametriza până la 175 de miliarde de sinapse artificiale.
King a subliniat faptul că sugarii sunt expuși la mii de propoziții și pot înțelege limbajul rapid. De exemplu, din doar câteva exemple, copiii învață că „portocaliu” (orange) se poate referi atât la un fruct, cât și la o culoare. Dar sistemele AI moderne au probleme cu această sarcină.
„Este foarte clar că sistemul AI de astăzi, indiferent cât de bun sau impresionant ar fi, este și el extrem de ineficient”, a spus King. În timp ce modelele AI îndeplinesc sarcini din ce în ce mai complexe, „devine foarte clar că, în multe privințe, nu înțeleg lucrurile în linii mari.”
Pentru a-și perfecționa și mai mult studiul, cercetătorii Meta AI și NeuroSpin creează acum un set de date de neuroimagini originale. Acest lucru, împreună cu codul, modelele de învățare profundă și lucrările de cercetare, vor fi o sursă deschisă pentru a ajuta la descoperirile ulterioare în domeniile inteligenței artificiale și al neuroștiințe. „Ideea este de a oferi o serie de instrumente care vor fi folosite și valorificate de către colegii noștri din mediul academic și din alte domenii”, a spus King.
Articol de Izabela Constantin
