تحكي لصديقك قصة، فيبدو دماغه وكأنه يضبط على موجتك — تنشط نفس المناطق في إيقاع كلماتك. سجّل العلماء هذا "التزامن العصبي" باستخدام تخطيط الدماغ المغناطيسي (جهاز يلتقط المجالات المغناطيسية للدماغ) وقرروا اختبار ما إذا كان نموذج اللغة الحاسوبي قادرًا على تكرار هذه الرقصة من المعاني.
أخذوا قصصًا لأشخاص حقيقيين وطلبوا من مستمعين عاديين ومن خمس نسخ من نماذج اللغة (من الصغيرة إلى الضخمة مثل GPT-4) تقييم كل كلمة ذات دلالة عبر عشرة محاور للمعنى: الحركة، الزمن، العواطف، الاجتماعية، وهكذا. ثم بنوا "جسرًا" رياضيًا بين تقييمات الإنسان والنموذج ليروا مدى دقة توقع النموذج للمناطق التي سيضيء فيها دماغ المستمع بتناغم مع الراوي.
أذهلت النتيجة: النماذج تلتقط بالفعل جزءًا كبيرًا من هذا التزامن العصبي، وكلما كان النموذج أكبر، كان التطابق أفضل. ولكن عندما يتعلق الأمر بالكلمات المرتبطة بالنوايا أو التجارب أو الأدوار الاجتماعية، يبدأ "المستمع" الحاسوبي في العزف بنشاز. تبقى خريطته للمعاني أكثر تسطحًا — فيها عدد أقل من درجات التأثر والإرادة.
هذا الفرق ملحوظ بشكل خاص مع أفعال مثل "يريد" أو "يخاف" أو "يعد". بالنسبة للدماغ البشري، تحمل هذه الأفعال شحنة اجتماعية قوية، بينما يرى النموذج مجرد ظل إحصائي لهذه الكلمات. ومع ذلك، فإن حقيقة أن خوارزمية بلا روح قادرة على إعادة إنتاج جزئيًا النمط الحي للفهم المشترك تجعلنا نتأمل: ربما اللغة المشتركة ليست مجرد بيولوجيا، بل أيضًا بنية يمكن قياسها وحتى تحسينها.
تخطيط الدماغ المغناطيسي المستخدم في التجربة حساس لدرجة أنه يمكنه التقاط مجال مغناطيسي أضعف بمليار مرة من مجال الأرض — تقريبًا كما لو كنت تسمع همسًا على الطرف الآخر من ملعب كرة قدم.
في رواية "بونتيوس بيلاطس" (أو "آلة الفروق") لويليام جيبسون وبروس ستيرلينغ، يحاول "محرك" ميكانيكي تحليل الكلام البشري — لكن الآلة بلا روح لا تستطيع التقاط السخرية والألم، تمامًا مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة في هذه التجربة.