Обработка естественного языка (NLP) относится к технологии, которая позволяет машинам взаимодействовать и общаться с людьми посредством естественного языка, используемого в повседневном общении людей. Эта технология позволяет компьютерам выражать заданные намерения и мысли посредством генерации естественного языка.
В исследовании, опубликованном в Advanced Science , профессор Чжан Сяочу и его команда из Университета науки и технологии Китая (USTC) Китайской академии наук (CAS) продемонстрировали решающую роль имплицитной нейронной информации в восприятии и понимании языка . сравнение различий нейронной активности между языком, созданным человеком, и языком, созданным НЛП. Это исследование также предоставляет многообещающие идеи для оценки качества генерации естественного языка.
Исследовательское сообщество НЛП давно стремилось создать язык, соответствующий качеству языка, созданного человеком. Несмотря на огромный прогресс, достигнутый в этой области, оценка качества языка, созданного с помощью НЛП, по-прежнему сопряжена со значительными трудностями. Исследования в области психологии языка предполагают, что язык содержит богатую социальную и психологическую информацию о говорящем, в основном обрабатываемую читателями или слушателями на имплицитном уровне. Таким образом, добавление информации о неявном восприятии в критерии оценки качества генерации естественного языка является многообещающим потенциальным направлением.
В этом исследовании команда профессора Чжана собрала корпус чат-ботов Google Meena и Microsoft XiaoIce как представителей языков, созданных НЛП, и человеческого корпуса в качестве контрольных материалов. Технология функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ) использовалась для записи нейронных сигналов участников, когда они просматривали и оценивали два корпуса.
Анализ результатов показал, что, когда участники субъективно оценивали, что корпус человека и корпус робота были похожи на человека, уровни активации дорсомедиальной префронтальной коры и области правого височно-теменного соединения, которые являются основными областями ментализирующей сети мозга , все же можно значительно отличить источник корпуса. Нейронная активность, вызванная корпусом из разных источников и с разными суждениями, показала удивительное сходство у разных испытуемых.
Исследование показало, что значительно активированные области мозга перекрываются с ментализирующей сетью метаанализа нейросинтеза, что указывает на то, что области мозга, участвующие в имплицитном восприятии при различении языка, созданного человеком, и языка, созданного НЛП, действительно были ментализирующей сетью.
Эти результаты показывают, что неявные сенсорные нейронные сигналы мозга более чувствительны к оценочной информации, чем к самоотчетам. Включение такой информации в критерии оценки может помочь в разработке технологии НЛП. Это исследование также открывает новую перспективу для разработки нового теста Тьюринга для измерения уровня искусственного интеллекта.
