NeuroComputational Studyは、脳が会話のコンテンツを整理する方法に光を当てています

会話により、人間は自分の考え、感情、アイデアを他の人に伝えることができます。これにより、彼らは新しいことを学び、社会的つながりを深め、仲間と協力して特定のタスクを解決することができます。

人間の脳が会話中に言われていることをどのように理解するかを理解することで、脳に触発された計算モデルの発達に通知することができます。

逆に、ChatGptなどのさまざまな言語のユーザークエリを処理および応答するように設計された機械学習ベースのエージェントは、脳内の会話コンテンツの組織に新しい光を当てるのに役立ちます。

大阪大学と国立情報通信技術研究所（NICT）の研究者は、脳が自発的な会話から意味を導き出す方法をさらに調査することを目的とした研究を実施しました。 大きな言語モデル （LLM）chatgptとの機能を支える 機能的磁気共鳴 人間が互いに話し合っている間に収集された画像（fMRI）データ。

彼らの発見、 公開 で 自然人間の行動、脳がリアルタイムの会話中に人間が言語を解釈する方法についての貴重な新しい洞察を提供します。

「私たちの長期的な目標は、どのように理解するかを理解することです 人間の脳 日常生活を可能にします。言語ベースだから 会話 人間の知性の最も基本的な表現の1つであり、 社会的相互作用、脳が自然な対話をどのようにサポートするかを調査するために着手しました」と、西本の西本は、紙の上級著者であると医療Xpressに語った。

「GPTなどの大規模な言語モデルの最近の進歩により、言語情報の豊富な瞬間的な流れをモデル化するために必要な定量的ツールが提供され、この研究が可能になりました。」

彼らの研究の一環として、西本と彼の同僚は、特定のトピックについて自発的に会話するように求められた8人の人間の参加者を含む実験を実施しました。

彼らが実験の1つと会話をしたとき、参加者 脳の活動 脳の血流の変化を拾う広く使用されているニューロイメージング技術であるfMRIを使用して監視されました。

「fMRIを使用して脳の活動を測定し、参加者は実験者との自発的な会話に従事していました」と、紙の最初の著者である山橋田島は説明しました。

「これらの会話の内容を分析するために、ChatGPTのコアコンポーネントであるGPTを使用して各発話を数値ベクトルに変換し、言語階層の異なるレベル、言葉、文、談話など、分析のタイムスケールを1から32秒に変化させました。」

GPTを使用します 計算モデル、研究者は、会話中に参加者が使用する言語の数値表現を作成しました。これらの表現により、異なる個人の脳が話したときと彼らが会話している人の両方に耳を傾けたときの両方がどれほど強く反応したかを予測することができました。

「ますます多くの研究は、話された言語と知覚された言語の意味が重複する脳領域で表されていることを示唆しています」とヤマシタは言いました。

「しかし、本当の会話では、私が言うこと、あなたが言うことは識別可能でなければならず、この区別がどのように行われるかについてはほとんど知られていません。我々の研究は、脳が理解と比較して音声生成中に文章と談話に単語を統合することを明らかにしました。」

この研究の結果は、脳が会話中に言われたことから意味を構築するために異なる戦略を採用していることを示唆しています。この興味深い観察は、人間が日常の会話から意味を引き出すことを可能にする複雑なプロセスの理解に貢献します。

将来的には、西本、山下、および同僚の同僚のリエコボによる研究は、LLMSとニューロイメージングデータの組み合わせを使用して脳プロセスを調査するために他の研究チームを鼓舞することができました。

「私の次の研究では、リアルタイムの会話中に多くの可能なオプションから脳がどのように言うかを選択する方法を探りたいと思います」とヤマシタは付け加えました。 「私は、自然な会話の文脈でこれらの決定がどのように迅速かつ効率的に行われるかに特に興味があります。」

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