İnsan beyninin dili nasıl çözdüğü uzun süredir tartışma konusu. Yeni bir araştırma, bu sürecin tek bir anda değil, adım adım ilerlediğini ve bu adımların modern yapay zekâ dil modellerinin çalışma mantığıyla dikkat çekici ölçüde örtüştüğünü gösteriyor. Beyin sinyallerinin zaman içindeki akışı, özellikle dilin merkezlerinden biri olan Broca alanında, yapay zekâdaki derin katmanlarla benzer bir yapı sergiliyor.
Beyin sinyalleri ile yapay zekâ katmanları arasındaki şaşırtıcı paralellik
Nature Communications’ta yayımlanan çalışma, Hebrew University’den Dr. Ariel Goldstein liderliğinde; Google Research’ten Dr. Mariano Schain ve Princeton University’den Prof. Uri Hasson’un da aralarında bulunduğu bir ekip tarafından yürütüldü. Araştırmacılar, insanların doğal bir konuşmayı dinlerken beyinlerinin dili nasıl işlediğini yüksek zaman hassasiyetiyle izledi.
Katılımcılar yaklaşık 30 dakikalık bir podcast dinlerken yapılan elektrokortikografi kayıtları, dil işlemenin beyinde katmanlı bir sırayla ilerlediğini ortaya koydu. Bu sıralı yapı, GPT-2 ve Llama 2 gibi büyük dil modellerinin mimarisiyle güçlü bir benzerlik gösterdi. Yapay zekâda erken katmanlar kelimelerin yüzey özelliklerine odaklanırken, daha derin katmanlar bağlamı ve anlamı bir araya getiriyor.
Anlam tek seferde oluşmuyor
Araştırmaya göre insan beyni de konuşmayı bir bütün olarak kavramıyor. Her kelime, farklı sinirsel aşamalardan geçerek zaman içinde anlam kazanıyor. Erken beyin tepkileri, yapay zekânın erken katmanlarıyla; daha geç ortaya çıkan tepkiler ise derin katmanlarla örtüşüyor.
Bu zamanlama ilişkisi, özellikle Broca alanında belirginleşiyor. Derin yapay zekâ katmanlarıyla eşleşen beyin sinyallerinin daha geç zirve yapması, beynin de anlamı kademeli olarak inşa ettiğini gösteriyor. Dr. Goldstein bu durumu şöyle özetliyor: “Bizi en çok şaşırtan, beynin anlamı zamana yayarak kurma biçiminin, büyük dil modellerindeki dönüşüm sırasıyla neredeyse birebir örtüşmesiydi.” Bu benzerlik, biyolojik ve yapay sistemlerin tamamen farklı temellerden yola çıkmasına rağmen benzer çözümlere ulaşabildiğini düşündürüyor.
Dil kurallarına dayalı anlayış sorgulanıyor
Çalışma, dilin katı semboller ve değişmez kurallar üzerinden işlendiği fikrini de tartışmaya açıyor. Araştırmacılar fonemler ve morfemler gibi klasik dil birimlerini de test etti. Ancak bu geleneksel unsurlar, gerçek zamanlı beyin aktivitesini açıklamada, yapay zekâ modellerinin bağlamsal temsilleri kadar başarılı olamadı.
Bu bulgu, beynin dili işlerken tek tek yapı taşlarından çok, geniş bağlamı ve sürekliliği esas aldığını destekliyor. Yapay zekâ modellerinin bu noktada güçlü bir karşılaştırma aracı hâline gelmesi, sinirbilim için yeni bir kapı aralıyor.
Herkese açık yeni bir veri kaynağı
Araştırma ekibi, çalışmada elde edilen tüm sinirsel kayıtları ve ilgili dilsel özellikleri kamuya açık bir veri seti olarak yayımladı. Bu adım, farklı dil teorilerinin karşılaştırılmasını ve insan beynine daha yakın hesaplamalı modeller geliştirilmesini mümkün kılıyor.
Böylece yapay zekâ, yalnızca metin üreten bir teknoloji olmaktan çıkıp, insan zihninin anlamı nasıl kurduğunu çözmede güçlü bir bilimsel araç hâline geliyor.
