Jak myśli AI? Naukowcy odkryli „mózg” w modelach językowych

🎯 Potrzebujesz kwerendy | koncepcji | metodologii ? a może raportu | analizy | badań ? 

Zamów profesjonalny deep research, który oszczędzi Ci setki godzin, pokaże Twój unikalny wkład w naukę i zapewni 100% pewności, że Twoja praca naukowa / publikacja / badanie jest kompletna/y i oryginalna/e.
👉 Kliknij i porozmawiaj z ekspertem – pierwszy krok nic nie kosztuje.

Współczesna sztuczna inteligencja, a zwłaszcza wielkie modele językowe (LLM), przeszła zdumiewającą ewolucję. Jeszcze niedawno ich jedynym zadaniem było przetwarzanie tekstu. Dziś te same systemy potrafią pisać kod komputerowy, rozwiązywać zadania matematyczne, analizować obrazy i rozumieć mowę. Ta wszechstronność rodzi fundamentalne pytanie: jak one to robią? Jak jeden, spójny system radzi sobie z tak różnorodnymi typami danych?

Najnowsze badania naukowców z MIT rzucają na tę kwestię nowe, fascynujące światło. Okazuje się, że wielkie modele językowe, w swoim dążeniu do uniwersalności, wykształciły mechanizmy, które w zaskakujący sposób przypominają działanie ludzkiego mózgu. Zrozumienie tych mechanizmów to nie tylko akademicka ciekawostka. To klucz do budowy lepszych, bardziej wydajnych i bezpieczniejszych systemów AI w przyszłości.

„Semantyczne centrum” – jak mózg i AI rozumieją świat

Neuronaukowcy od dawna wierzą, że ludzki mózg posiada tzw. „centrum semantyczne” (semantic hub), zlokalizowane w przedniej części płata skroniowego. To właśnie tam integrowane są informacje o znaczeniu, napływające z różnych zmysłów – wzroku, słuchu, dotyku. Działa to na zasadzie centralnego węzła, do którego prowadzą wyspecjalizowane „szprychy”, transportujące dane z poszczególnych modalności.

Badacze z MIT odkryli, że wielkie modele językowe działają w bardzo podobny sposób. Ich architektura, choć wirtualna, również posiada strukturę przypominającą „centrum i szprychy”.

To ostatnie odkrycie jest kluczowe. Okazuje się, że model, który został wytrenowany głównie na danych w języku angielskim, używa angielskiego jako wewnętrznego języka myślenia do przetwarzania niemal wszystkiego – tekstu w języku japońskim, zadań matematycznych czy kodu w Pythonie.

Jak model „myśli” po angielsku o japońskim tekście

Aby to zweryfikować, naukowcy przeprowadzili serię precyzyjnych eksperymentów. Kiedy podawali modelowi pary zdań o tym samym znaczeniu, ale w różnych językach (np. po angielsku i chińsku), okazywało się, że w głębszych warstwach modelu reprezentacje tych zdań stawały się do siebie bardzo podobne.

Co więcej, gdy model przetwarzał tekst po chińsku, jego wewnętrzne „myśli” (czyli aktywacje neuronów w środkowych warstwach) były bardziej podobne do reprezentacji tokenów angielskich niż chińskich. Ten sam schemat powtarzał się dla innych typów danych.

„Wiele z tych typów danych wejściowych wydaje się być skrajnie odmiennych od języka, dlatego byliśmy bardzo zaskoczeni, że możemy wykryć angielskie tokeny, gdy model przetwarza, na przykład, wyrażenia matematyczne czy kod” – mówi główny autor badania, Zhaofeng Wu.

Oznacza to, że model, napotykając obraz kota i podpis „a cat”, przetwarza te dwa różne typy danych, by w swoim „semantycznym centrum” sprowadzić je do wspólnej, abstrakcyjnej reprezentacji znaczenia, która w tym przypadku jest silnie zakorzeniona w języku angielskim.

Dlaczego to takie ważne? Możliwości i zagrożenia

Odkrycie „semantycznego centrum” w LLM-ach ma ogromne implikacje praktyczne.

1. Efektywność: To niezwykle ekonomiczny sposób przetwarzania wiedzy. Zamiast duplikować wiedzę ogólną (np. fakty, zdrowy rozsądek) dla każdego z tysięcy języków, model przechowuje ją w jednym, centralnym „magazynie” i tłumaczy na bieżąco.

2. Kontrola i interwencja: Naukowcy udowodnili, że mogą interweniować w działanie modelu. Podając mu sugestie w języku angielskim w trakcie przetwarzania zadania w innym języku, byli w stanie w przewidywalny sposób zmienić jego ostateczny wynik. To otwiera drogę do lepszego kontrolowania „czarnych skrzynek”, jakimi wciąż są LLM-y.

3. Projektowanie przyszłych modeli: Wiedza ta może pomóc w tworzeniu bardziej zaawansowanych modeli wielojęzycznych. Jednym z problemów jest tzw. „interferencja językowa” – gdy model uczący się nowego języka „zapomina” część swojej biegłości w języku dominującym. Zrozumienie „semantycznego centrum” może pomóc ten problem rozwiązać.

Pojawiają się jednak także wyzwania. Taka centralizacja może prowadzić do utraty niuansów i wiedzy specyficznej dla danej kultury lub języka, której nie da się prosto „przetłumaczyć” na angielski. Przyszłość może leżeć w modelach hybrydowych – maksymalnie współdzielących wiedzę tam, gdzie to możliwe, ale zachowujących pewne mechanizmy specyficzne dla danego języka czy kultury.

Badania te potwierdzają, że choć droga do stworzenia prawdziwie „myślącej” maszyny jest jeszcze długa, natura wciąż podsuwa nam najlepsze wzorce. Zrozumienie, jak mózg integruje różnorodne informacje, jest i pozostanie kluczem do postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji.