Современные нейросети являются одной из самых мощных технологий, которые используются в различных областях, начиная от медицины и финансов, и заканчивая игровой индустрией и робототехникой. Одним из наиболее интересных применений нейросетей является их способность усваивать языки, что позволяет им выполнять задачи, которые ранее были доступны только людям. Сегодня исследователи утверждают, что нейросети усваивают языки по тем же принципам, что и люди.
Сегодня мы рассмотрим процесс обучения нейросетей и его сходство с процессом обучения человека. Мы рассмотрим, как нейросети усваивают языки, как они могут быть использованы в различных областях и как их использование может помочь нам лучше понимать, как обучать людей.
Параллели между человеком и машиной
Как учится мозг? Это вопрос, который относится как к “серому веществу” в нашем черепе, так и к их цифровым аналогам в машинах. Несмотря на то, что искусственные нейронные сети (ИНС) построены из сложной паутины искусственных нейронов, которые якобы имитируют то, как мозг обрабатывает информацию, мы не знаем, обрабатывают ли они входные данные аналогичным образом.
Однако, недавнее исследование, проведенное компьютерными лингвистами, предполагает, что естественные и искусственные сети учатся одинаково, по крайней мере, когда речь идет о языке. Исследователи сравнили мозговые волны людей, слушающих простой звук, с сигналом, создаваемым нейронной сетью, анализирующей тот же звук. Результаты оказались поразительно похожими! Исследователи также протестировали сети, состоящие из нейронов общего назначения, которые подходят для различных задач, и обнаружили, что они демонстрируют соответствие человеческому нейронному кодированию. Исследователи провели эксперимент, воспроизводя один слог несколько раз для говорящих по-английски и по-испански и зафиксировали колебания средней электрической активности нейронов в стволе мозга каждого слушателя. Они также сравнивали активность обработки нейронных сетей, обученных на разных языках, и обнаружили, что сигналы очень точно соответствовали волнам человеческого мозга.
Исследователи выбрали генеративно-состязательную сеть (Generative Adversarial Network -GAN) для своего эксперимента. Этот тип архитектуры нейронной сети был изобретен в 2014 году для создания изображений и состоит из двух нейронных сетей - дискриминатора и генератора, которые конкурируют друг с другом. Генератор создает образец, который может быть изображением или звуком, а дискриминатор определяет, насколько он близок к обучающей выборке и предлагает обратную связь. Этот процесс повторяется до тех пор, пока GAN не сможет предоставить желаемый результат.
В данном исследовании дискриминатор был обучен на наборе английских или испанских звуков, а генератор должен был найти способ их производить. Сначала генератор издавал случайные звуки, но после примерно 40 000 циклов взаимодействия с дискриминатором, он стал производить правильные звуки. В результате такого обучения дискриминатор также стал лучше различать настоящие и сгенерированные звуки.
Исследователи воспроизвели звуки «ба» на полностью обученном дискриминаторе и измерили колебания среднего уровня активности искусственных нейронов. Это сходство между уровнями активности человека и машины позволяет предположить, что обе системы выполняют схожие действия. Эти сигналы очень точно соответствовали волнам человеческого мозга!
Эксперимент также выявил, что англо- и испаноязычные участники слышали звук «бах» по-разному, а сигналы GAN также показали, что обученная английскому языку сеть обрабатывала звуки несколько иначе, чем обученный испанцем.
Ствол мозга англоязычных людей реагирует на звук "ба" немного быстрее, чем ствол мозга испаноязычных людей, и GAN, обученный на английском языке, также реагирует на этот звук быстрее, чем модель, обученная на испанском языке. Разница во времени между людьми и машинами была примерно одинаковой - около тысячной доли секунды. Это похоже на дополнительные доказательства того, что люди и искусственные сети, вероятно, обрабатывают информацию аналогичным образом.
В конечном итоге команда исследователей надеются разработать надежную модель овладения языком, которая описывает, как машины и люди изучают языки. Несколько учёных озвучили свои комментарии по поводу исследования:
"Мы могли бы, например, создать неблагоприятную среду, подобную той, что наблюдается у безнадзорных младенцев, и посмотреть, не приведет ли это к чему-то, напоминающему языковые расстройства", - сказала Кристина Чжао, нейробиолог из Вашингтонского университета, соавтор новой статьи. Бегуш и Алан Чжоу, докторант Университета Джона Хопкинса, продолжают исследовать, насколько близко к человеческому языку можно приблизиться с помощью нейронов общего назначения. "Можем ли мы достичь человеческого уровня производительности, просто сделав наши системы больше и мощнее, или это никогда не будет возможно?" - спрашивает Бегуш. Несмотря на то, что требуется дополнительная работа, он отмечает, что уже на этом раннем этапе они удивлены тем, насколько похожи внутренние процессы машин и человека.
Как это можно использовать для обучения людей?
Приведём пример программы по улучшению произношения ждя того или иного языка, которая может быть построенна на это исследовании:
1. Обучение нейросети: сначала программа будет обучаться выбранному языку с использованием большого количества текстов и аудио материалов. Нейросеть будет обучаться распознавать звуки и слова, а также анализировать особенности произношения.
2. Анализ произношения пользователя: после обучения нейросети, пользователь сможет начать обучение языку. Он будет произносить слова и фразы, а нейросеть будет анализировать его произношение и давать обратную связь. Например, программа может указывать на ошибки в произношении и предлагать способы их исправления.
3. Предложение задач: на основе анализа произношения пользователя и данных, полученных во время обучения нейросети, программа будет предлагать задачи для произношения. Задачи будут выбираться таким образом, чтобы они были наиболее эффективными для усвоения материала пользователем. Например, если пользователь имеет проблемы с произношением определенных звуков, программа может предложить задачи, в которых требуется произносить слова, содержащие эти звуки. Тонкость заключается в том, что задачи можно тут предлагать не только на основании данных ,собранных во время обучения пользователей, но и во время обучения языку самой нейросети.
4. Постоянное улучшение программы: программа будет постоянно улучшаться благодаря использованию технологии GAN. Нейросеть будет анализировать данные пользователей и на основе этого улучшать свои алгоритмы обучения и предложения задач. Таким образом, программа будет постоянно совершенствоваться и становиться более эффективной в обучении языку.
Подводя итог
В заключении можно отметить, что исследования в области нейросетей и их способности усваивать языки похожи на исследования человеческого мозга и его способности обучаться языкам. Это может привести к новым методам обучения и разработке инновационных систем машинного обучения. Также стоит отметить, что понимание того, как работают нейросети, может помочь в создании новых технологий, которые будут более интуитивными для людей. В целом, исследования в области нейросетей и человеческого мозга могут привести к новым открытиям и разработкам, которые изменят нашу жизнь в будущем. Узнать больше о нейросетях вы можете, посетив наш ТГ канал.