近期，谷歌在人工智能領(lǐng)域取得了一項(xiàng)突破性發(fā)現(xiàn)，其大模型的運(yùn)作機(jī)制竟然與人腦的語(yǔ)言處理方式存在著驚人的相似性。

這一發(fā)現(xiàn)源于谷歌科學(xué)家對(duì)人腦真實(shí)對(duì)話活動(dòng)與語(yǔ)音到文本大型語(yǔ)言模型（LLM）內(nèi)部嵌入的深度對(duì)比。結(jié)果顯示，兩者之間存在著一種線性相關(guān)的緊密聯(lián)系。例如，在語(yǔ)言理解的順序上，無論是人腦還是LLM，都是先從語(yǔ)音開始，進(jìn)而理解詞義。

進(jìn)一步的研究還發(fā)現(xiàn)，在語(yǔ)言的生成順序上，人腦與LLM同樣表現(xiàn)出高度的一致性。它們都會(huì)先有一個(gè)計(jì)劃，然后進(jìn)行發(fā)音，最后再聽到自己的聲音。這一過程在人腦和LLM中都得到了完美的體現(xiàn)。

更令人驚訝的是，在上下文預(yù)測(cè)單詞這一復(fù)雜任務(wù)中，人腦與LLM也展現(xiàn)出了驚人的同步性。這一發(fā)現(xiàn)無疑為理解人類語(yǔ)言處理機(jī)制以及提升人工智能的語(yǔ)言能力提供了新的視角。

據(jù)悉，谷歌的這一研究成果已在今年3月上旬發(fā)表在了Nature的子刊上，引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。這一發(fā)現(xiàn)不僅揭示了人工智能與人類語(yǔ)言處理之間的深層聯(lián)系，也為未來人工智能的發(fā)展指明了新的方向。