Yangi tadqiqot OpenAI ning Whisper nutq AI modelining ba'zi qatlamlari inson miyasi nutqni qanday qayta ishlashiga juda mos kelishini aniqladi. ICLR 2026 Workshop on Representational Alignment'da taqdim etilgan tadqiqot shuni ko'rsatadiki, birinchi yoki oxirgi emas, balki o'rta qatlamlar intrakranial miya yozuvlari bilan eng kuchli moslikni ta'minlaydi.
Tadqiqot
Matteo Ciferri va hamkasblari (Rim Universiteti, Harvard Tibbiyot Maktabi) tabiiy nutqni tinglayotgan 12 epilepsiya bemoridan elektrokortikografiya (ECoG) yozib oldi. ECoG to'g'ridan-to'g'ri miyaga qo'yilgan elektrodlardan foydalanadi va millisekundlik aniqlikdagi ma'lumotlarni beradi. Keyin ular xuddi shu nutqni 680 000 soatlik ko'p tilli audio ma'lumotlar bilan o'qitilgan chuqur neyron tarmog'i OpenAI Whisper'ga berishdi.
Whisper ning ichki tasvirlarini miya signallari bilan solishtirish uchun jamoa Whisper embedings, takrorlanuvchi temporal model va yumshoq attensionni birlashtirgan vaqt bilan bog'liq neyron kodlovchini ishlab chiqdi. Bu ularga Whisper ning 32 qatlamining har biri neyral faoliyatni qanchalik yaxshi bashorat qilishini qatlamma-qatlam tekshirish imkonini berdi. O'rta qatlamlar (taxminan 15-20 qatlamlar) eng yuqori moslikni ko'rsatdi, bu modelning qayta ishlash bosqichlari va miya po'stlog'idagi nutqni qayta ishlash o'rtasidagi ierarxik moslikni qo'llab-quvvatlaydi.
Xuddi shu nutq xususiyatlaridan foydalanadigan oddiy chiziqli modellar bilan solishtirganda, vaqtinchalik strukturali kodlovchi bashorat aniqligini 15-20% ga oshirdi. Diqqat xaritalari model neyron javoblarni bashorat qilish uchun nutq oqimidagi ma'lum vaqt nuqtalariga e'tibor qaratganini ko'rsatdi, bu nutq idrokining ma'lum temporal dinamikasi bilan mos keladi. Fonemik tahlil shuni ko'rsatdiki, kodlash uchun informativ elektrodlar fonema toifalariga (masalan, undoshlar va unlilar) mos keladigan klasterlarni hosil qilgan, bu eshituv po'stlog'ining ma'lum funksional tashkil etilishiga mos keladi.
Nima uchun muhim
Ushbu tadqiqot Whisper kabi chuqur o'rganish modellari miyaning nutqni real vaqtda qanday ifodalashini tushunish uchun foydali ramka bo'lib xizmat qilishi mumkinligini ko'rsatadi. Ierarxik moslik AI va inson miyasi nutqni oddiy akustik xususiyatlardan murakkab lingvistik abstraksiyalargacha bosqichma-bosqich qayta ishlashini anglatadi. O'z bilimlariga qiziquvchilar uchun bu nutq idroki dinamik, ko'p qatlamli jarayon ekanligini, bir lahzalik rasm emasligini ta'kidlaydi.
Siz nima qilishingiz mumkin
Miyangizning nutqni qayta ishlashini qo'llab-quvvatlash uchun faol tinglashni sinab ko'ring: shovqinli muhitda bir so'zlovchiga e'tibor qarating, uning aytganlarini takrorlang va so'zlarning aniq tovushlarini (fonemalarini) payqab ko'ring. Muntazam mashq qilish eshituv po'stlog'ining ierarxik tahlilini kuchaytirishi mumkin.
Manba: arXiv q-bio.NC
O'z miyangiz haqida qiziqasizmi? Bepul moslashuvchan IQ testini o'ting yoki 306 miya mashqlarini sinab ko'ring.
