أعلنت ميتا (المعروفة سابقًا باسم Facebook) عن مبادرة بحثية طويلة المدى للذكاء الاصطناعي (AI) لفهم كيفية معالجة الدماغ البشري للكلام والنص بشكل أفضل، وبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم مثل الناس.
وبالتعاون مع مركز التصوير العصبي Neurospin (CEA) و Inria، قالت ميتا إنها تقارن كيفية استجابة نماذج لغة الذكاء الاصطناعي والدماغ لنفس الجمل المنطوقة أو المكتوبة، وقالت الشبكة الاجتماعية في بيان "سنستخدم رؤى من هذا العمل لتوجيه تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يعالج الكلام والنص بكفاءة مثل الناس".
وعلى مدار العامين الماضيين طبقت Meta تقنيات التعلم العميق على مجموعات بيانات التصوير العصبي العامة لتحليل كيفية معالجة الدماغ للكلمات والجمل، حيث يتعلم الأطفال أن كلمة "البرتقالي" يمكن أن تشير إلى كل من الفاكهة واللون من بعض الأمثلة ، ولكن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة لا يمكنها القيام بذلك بكفاءة مثل البشر.
ووجدت أبحاث ميتا أن النماذج اللغوية الأكثر تشابهًا مع نشاط الدماغ هي تلك التي تتنبأ بشكل أفضل بالكلمة التالية من السياق، وقالت الشركة: "بينما يتوقع الدماغ الكلمات والأفكار في وقت مبكر ، يتم تدريب معظم نماذج اللغة على التنبؤ بالكلمة التالية فقط".
ويمكن أن يساعد إطلاق هذه القدرة على التنبؤ بعيد المدى في تحسين نماذج لغة الذكاء الاصطناعي الحديثة، وكشفت ميتا مؤخرًا عن أدلة على تنبؤات بعيدة المدى في الدماغ ، وهي القدرة التي لا تزال تتحدى النماذج اللغوية الحالية.
