Viso smegenų analizės ir sutapimo analizės rezultatai. Kreditas: Wei ir kt Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) reiškia technologiją, leidžiančią mašinoms sąveikauti ir bendrauti su žmonėmis natūralia kalba, naudojama kasdieniame žmonių bendraujant. Ši technologija leidžia kompiuteriams išreikšti ketinimus ir mintis per natūralios kalbos generavimą.
Tyrime, paskelbtame m Pažangus mokslasProf. Zhang Xiaochu ir jo komanda iš Kinijos mokslo ir technologijų universiteto (USTC) iš Kinijos mokslų akademijos (CAS) įrodė lemiamą numanomos nervinės informacijos vaidmenį kalbos suvokime ir supratime, lygindami žmogaus nervinės veiklos skirtumus. -sukurta ir NLP sukurta kalba. Šiame tyrime taip pat pateikiamos perspektyvios idėjos natūralios kalbos generavimo kokybei įvertinti.
NLP tyrimų bendruomenė jau seniai siekė sukurti kalbą, atitinkančią žmogaus sukurtos kalbos kokybę. Nepaisant didžiulės pažangos šioje srityje, NLP sukurtos kalbos kokybės vertinimas vis dar kelia didelių iššūkių. Kalbos psichologijos tyrimai rodo, kad kalboje yra daug socialinės ir psichologinės informacijos apie kalbėtoją, kurią daugiausia apdoroja skaitytojai ar klausytojai numanomu lygiu. Todėl implicitinio suvokimo informacijos įtraukimas į natūralios kalbos generavimo kokybės vertinimo kriterijus yra perspektyvi kryptis.
Šiame tyrime prof. Zhang komanda surinko pokalbių robotų Google Meena ir Microsoft XiaoIce korpusą kaip NLP sukurtų kalbų atstovus ir žmogaus korpusą kaip kontrolinę medžiagą. Funkcinio magnetinio rezonanso tomografijos (MRT) technologija buvo naudojama dalyvių nerviniams signalams įrašyti, kai jie naršo ir vertino du korpusus.
Rezultatų analizė parodė, kad dalyviams subjektyviai nusprendus, kad žmogaus korpusas ir roboto korpusas yra panašūs į žmogų, dorsomedialinės prefrontalinės žievės ir dešiniosios temporoparietalinės jungties srities, kurios yra pagrindinės smegenų mentalizacijos tinklo sritys, aktyvacijos lygiai. , dar gali reikšmingai atskirti korpuso šaltinį. Neuroninis aktyvumas, sukeltas korpuso iš skirtingų šaltinių ir skirtingais vertinimais, parodė nepaprastą panašumą tarp tiriamųjų.
Tyrimas parodė, kad reikšmingai suaktyvintos smegenų sritys sutampa su mentalizuojančiu metaanalizės neurosintezės tinklu, o tai rodo, kad smegenų sritys, dalyvaujančios numanomame suvokime, skiriant žmogaus sukurtą ir NLP sukurtą kalbą iš tikrųjų buvo mentalizuojantis tinklas.
Šie atradimai rodo, kad smegenų numanomi jutimo nerviniai signalai yra jautresni vertinamajai informacijai nei savęs pranešimai. Tokios informacijos įtraukimas į vertinimo kriterijus gali padėti sukurti NLP technologiją. Šis tyrimas taip pat suteikia naują perspektyvą kuriant naują Turingo testą dirbtinio intelekto lygiui matuoti.
Daugiau informacijos: Zhengde Wei ir kt., Numanomas NLP sukurtos ir žmogaus sukurtos kalbos skirtumų suvokimas mentalizacijos tinkle, Pažangus mokslas (2023). DOI: 10.1002/advs.202203990
Pateikė Kinijos mokslo ir technologijų universitetas
Citata: Nervų aktyvumo skirtumų tarp žmogaus sukurtos ir NLP sukurtos kalbos palyginimas (2023 m. kovo 23 d.), gautas 2023 m. kovo 23 d. iš https://techxplore.com/news/2023-03-neural-differences-human-produced-nlp- gaminama kalba.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
