دراسة تكشف تشابه طرق تمثيل الأشياء في الدماغ البشري وأنظمة النماذج اللغوية الشاملة

دراسة جديدة تكشف تشابهًا بين تمثيل الأشياء في الدماغ البشري والنموذج اللغوي الكبير متعدد الوسائط كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون من الأكاديمية الصينية للعلوم أن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) تتشابه مع الدماغ البشري في كيفية تمثيل الأشياء الطبيعية مثل الصخور والنباتات والحيوانات. هذا الاكتشاف يمكن أن يكون له آثار مهمة في مجالات مختلفة مثل علم النفس وعلم الأعصاب وعلوم الحاسوب، حيث يمكن أن يساعد في فهم أفضل لكيفية تفسير البشر للمعلومات الحسية وإكمال المهام الحقيقية، مما قد يؤدي إلى تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تقلد العمليات البيولوجية والذهنية بدرجة أكبر. طبيعة الدراسة وأهدافها ركز الباحثون في هذه الدراسة على فهم كيفية تطور تمثيل الأشياء في نماذج LLMs وMLLMs، ومدى تشابه هذه التمثيلات مع تلك الموجودة في العقل البشري. أجرت الدراسة تحليلات سلوكية وتصويرية للدماغ لاستكشاف العلاقة بين تمثيلات مفاهيم الأشياء في نماذج LLMs والتفكير البشري. المنهجية المستخدمة استخدم الباحثون نموذجي ChatGPT-3.5 من Open AI وGeminiPro Vision 1.0 من Google DeepMind في مهام بسيطة تُعرف بـ "الحكم الثلاثي". في هذه المهام، قدمت لهم ثلاثة أشياء وطلب منهم اختيار الزوجين الأكثر تشابهًا. جمعوا حوالي 4.7 مليون حكم ثلاثي من النماذج اللغوية ومتعددة الوسائط لحساب تمثيلات ذات أبعاد منخفضة تلتقط هيكل التشابه لـ 1,854 من الأشياء الطبيعية. النتائج توصل الباحثون إلى تمثيلات بـ 66 بُعدًا كانت مستقرة وتنبؤية وتعكس تجميعًا معنويًا مشابهًا لتجميع الأشياء في العقل البشري. على سبيل المثال، تم تصنيف الأشياء بشكل طبيعي إلى فئات مثل "الحيوانات" و"النباتات". كما أظهرت التحليلات تطابقًا قويًا بين تمثيلات النموذج وأنماط النشاط العصبي في مناطق دماغية مثل المنطقة الجسدية الفوقية، والمنطقة المكانية القريبة من الفص الخلفي، والقشرة الرجروسبلينية، ومنطقة وجه الفص القذالي. هذا يوفر أدلة مقنعة على أن تمثيلات الأشياء في نماذج LLMs، رغم أنها ليست متطابقة تمامًا مع تلك في البشر، تشارك في تشابهات أساسية تعكس جوانب رئيسية من المعرفة المفاهيمية البشرية. القيمة العلمية للدراسة تُشير النتائج إلى أن تمثيلات الأشياء الطبيعية المشابهة للبشر يمكن أن تتطور بشكل طبيعي في نماذج LLMs وMLLMs بعد تدريبها على كميات كبيرة من البيانات. يمكن أن تلهم هذه الدراسة باحثين آخرين لاستكشاف كيفية تمثيل الأشياء في نماذج LLMs، وقد تسهم في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مستوحاة من الدماغ البشري. تقييم الخبراء أشار الخبراء في المجال إلى أن هذه الدراسة تقدم فهمًا أعمق لكيفية تطور المعرفة المفاهيمية في النماذج اللغوية الكبيرة، وتعزز الأبحاث الرامية إلى تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تقترب من العمليات العقلية البشرية. تعتبر هذه الخطوة تقدمًا مهمًا نحو فهم أفضل للذكاء البشري وكيفية تقليده في الأنظمة الذكية. نبذة عن الشركات المشاركة تعتبر شركة Open AI وGoogle DeepMind من أبرز الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تعملان على تطوير نماذج لغوية ومتعددة الوسائط متطورة تمكن الآلات من فهم وإنشاء المحتوى البشري بشكل أكثر دقة. يساهم هذا البحث في تعزيز جهودهما لتطوير أنظمة ذكية تقترب من القدرات البشرية في التحليل والتمييز بين الأشياء.