HyperAI超神经

AIが言葉を理解することが人類にとって意味するもの大規模言語モデル（LLM）は、人間のようなテキスト生成や質問対応に優れた能力を発揮していますが、言葉の意味を理解しているかどうかは未だに議論の余地があります。この黒箱的なシステムは文字の並び順を予測・決定できますが、その理由を説明することはできません。これを解明するために、ブラウン大学のエリー・パブリック教授は、人間との比較においてLLMがどのように機能するかを研究しています。エリー・パブリックの軌跡パブリック教授は、経済学やサクソフォンを演奏するところから始まり、微経済学の研究を通じてプログラミングを学びました。その後、自然言語処理（NLP）に興味を持ち、言語の意味の再現に重点を置いた研究に取り組むようになりました。NLPは、英語や中国語、スペイン語などの人間の言語を扱う幅広い分野であり、LLMはその一部として急速に発展しています。LLMは次に来る言葉を予測することで様々なタスクを解決できますが、その内部状態の理解は難しいです。 LLMの BLACK BOX問題人間は進化の産物であり、自分の脳の働きを完全に理解できず、多くの場合、直感や反射に依存します。一方、LLMは人間によって作られましたが、その内部での動作メ커ニズムは未知な部分が多いです。具体的には、大量のデータからのパターンに合わせて学習するプロセスは理解できますが、生成された言葉の意味や背景を正確に説明することは難しいです。パブリック教授のチームは、LLMが人間の言語処理メ커ニズムとどのような点で似たり異なるたりするかを探っています。特に、意味の理解や知識の再現がどのように達成されているかに注目しています。 LLMの学習と適応 LLMの初期の学習は大規模データセットに基づいて行われ、その後、特定のユーザーとの対話や新しい情報によって継続的に適応します。ただし、この調整は主に外部の「サイドファイル」に情報を追加する形式で行われ、本体の学習重みを変更するには時間と資源が必要です。そのため、LLMは短期的にはユーザーごとにカスタマイズされます。また、パブリック教授は、長期的な学習が停止したとしても、人間が言語モデルから学ぶことで自分の言葉遣いや思考が影響を受ける可能性があることを指摘しています。それでも、人との相互作用が言語の多様性と革新を守るだろうと楽観しています。人間の創造性とAI パブリック教授は、AIが数学的なプロセスで詩や小説を作成しても、その作品に美的または芸術的な価値があると主張しています。人間の創造性が脳のニューロンの活動により引き起こされることを認めても、創造物自体が価値を持つことは変わらないと考えています。LLMが人間の認識や理解を模倣できる可能性は、人間の認知科学や心理学との融合によってさらに掘り下げられているそうです。今後の懸念事項しかし、LLMの急速な普及に伴うセキュリティリスクや詐欺の増加など、社会的な課題についても警鐘を鳴らしています。これらのリスクが引き起こされる可能性は高いと指摘し、技術的な進歩が社会に及ぼす影響を慎重に議論する必要性を強調しています。業界関係者のコメントエリー・パブリックは、コンピューターサイエンスと言語学を両方で研究する独特の立場にいます。彼女は、LLMの進化が哲学的な質問を科学的な方法で追求できる機会を与えている点に魅力を感じています。これにより、人間の意識や理解の本質的な部分を深く理解することができるかもしれません。 Lab Overview エリー・パブリック教授が率いる「Language Understanding and Representation Lab」では、LLMがどのように機能し、言語を扱っているかについて、理論的および実証的なアプローチを用いて探究しています。この研究を通じて、人工知能と人間の言語処理メ커ニズムの比較や、新しい認知モデルの開発を進めています。このラボは、言語モデルの内部状態を可視化するツールや、モデルの振る舞いを分析する手法の開発にも取り組んでいます。以上が、エリー・パブリック教授の研究について要約したものです。彼女の視点は、AIと人間の言語処理についての深い洞察を提供し、両者の関係性を科学的に考察する重要性を強調しています。

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