Вы рассказываете другу историю, а его мозг словно настраивается на вашу волну — одни и те же участки активируются в такт вашим словам. Учёные записали такую «нейронную синхронизацию» с помощью магнитоэнцефалографии (прибора, улавливающего магнитные поля мозга) и решили проверить, может ли компьютерная языковая модель повторить этот танец смыслов.
Они взяли рассказы живых людей и попросили и обычных слушателей, и пять версий языковых моделей (от небольших до гигантских вроде GPT-4) оценить каждое значимое слово по десяти осям смысла: движение, время, эмоции, социальность и так далее. Затем построили математический «мост» между оценками человека и модели, чтобы увидеть, насколько точно модель предсказывает, где мозг слушателя загорится в унисон с рассказчиком.
Результат удивил: модели действительно улавливают значительную часть этой нейронной синхронизации, причём чем крупнее модель, тем лучше совпадение. Но когда дело доходит до слов, связанных с намерениями, переживаниями или социальными ролями, компьютерный «слушатель» начинает фальшивить. Его карта смыслов остаётся более плоской — в ней меньше оттенков аффекта и воли.
Эта разница особенно заметна на примере глаголов вроде «хотеть», «бояться» или «обещать». Для человеческого мозга они несут мощный социальный заряд, а модель видит лишь статистическую тень этих слов. И всё же сам факт, что бездушный алгоритм способен частично воспроизвести живой узор совместного понимания, заставляет задуматься: возможно, общий язык — это не только биология, но и структура, которую можно измерить и даже улучшить.
Магнитоэнцефалография, использованная в эксперименте, настолько чувствительна, что способна уловить магнитное поле, в миллиард раз слабее земного — примерно как если бы вы услышали шёпот на другом конце футбольного поля.
В романе «Понтий Пилат» (или «Машина различий») Уильяма Гибсона и Брюса Стерлинга механический «движок» пытается анализировать человеческую речь — но бездушный автомат не способен ухватить иронию и боль, как и современные ИИ-модели в этом эксперименте.