То, что считали величайшей тайной мозга, оказалось почти алгоритмом: понимание речи устроено куда проще

Понимание речи долго считалось одной из самых сложных и уникальных функций человеческого мозга. Новое исследование показало, что этот процесс может быть устроен проще и ближе к тому, как работают современные системы искусственного интеллекта. Ученые обнаружили поразительное сходство между нейронной обработкой речи и архитектурой языковых моделей. Об этом сообщает Nature Communications.

Как мозг разбирает звучащую речь

Исследование возглавил доктор Ариэль Гольдштейн из Еврейского университета в Иерусалиме совместно с коллегами из Google Research и Принстонского университета. Участникам эксперимента предлагалось в течение получаса слушать подкаст, в то время как ученые регистрировали активность их мозга. Полученные данные позволили проследить, как звуковая информация постепенно превращается в осмысленный текст.

Анализ показал, что мозг обрабатывает речь поэтапно. Сначала активируются зоны, реагирующие на простые акустические характеристики слов. Затем подключаются области, отвечающие за смысловые связи и общий контекст. Такая последовательность удивительно напоминает работу больших языковых моделей, где информация проходит через несколько уровней — от базовых признаков к сложным абстракциям.

Совпадение с архитектурой ИИ

Наиболее наглядное соответствие выявили в речевых центрах, включая область Брока. Именно здесь пики нейронной активности совпадали с так называемыми глубокими слоями ИИ-моделей, которые формируют целостное понимание высказывания. Это наблюдение хорошо сочетается с современными представлениями о том, что мозг интегрирует разные сигналы в единый опыт восприятия, как показывают исследования о том, как мозг объединяет зрение и слух.

Полученные результаты ставят под сомнение классические лингвистические теории, где понимание языка строится на жестком наборе правил. Вместо этого мозг, по всей видимости, действует более гибко, постепенно уточняя смысл по мере поступления новой информации, подобно вероятностным моделям ИИ.

Зачем ученые открыли данные

Чтобы другие исследователи могли проверить и развить эти выводы, авторы работы выложили полный набор нейронных записей и сопутствующие лингвистические данные в открытый доступ. Это создает основу для новых экспериментов на стыке нейробиологии и машинного обучения и помогает лучше понять механизмы обучения и памяти, которые также изучаются в работах о том, как интервальные повторения улучшают память.