Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что современные мультимодальные модели способны обнаруживать фонетическую иконичность и ассоциировать звуки с определенными значениями.
Работа посвящена изучению способности мультимодальных больших языковых моделей распознавать звукосимволические соответствия с использованием специально разработанного лексического набора данных LEX-ICON.
Несмотря на кажущуюся произвольность языковых связей, существует феномен звуковой символики, предполагающий неслучайную связь между фонетикой и значением. В работе, озаглавленной ‘Do Language Models Associate Sound with Meaning? A Multimodal Study of Sound Symbolism’, исследователи изучают, способны ли мультимодальные большие языковые модели (MLLM) воспринимать эту связь, используя новый набор данных LEX-ICON. Полученные результаты демонстрируют, что MLLM действительно обнаруживают закономерности звуковой символики, особенно при обработке искусственно созданных слов и аудиовходных данных. Могут ли эти наблюдения пролить свет на механизмы обработки языка в искусственном интеллекте и когнитивных науках, приближая нас к созданию более интуитивных и человекоподобных языковых моделей?
За пределами произвольности: раскрывая фонетическую иконичность
Долгое время лингвистика придерживалась представления о произвольности языковых знаков, то есть о том, что связь между звуковой формой слова и его значением условна и не имеет внутренней логики. Однако всё больше исследований демонстрируют, что эта произвольность не абсолютна. Многие слова, несмотря на кажущуюся случайность, обнаруживают устойчивые связи между своим звучанием и семантикой. Например, звуки, ассоциирующиеся с малостью или остротой, часто встречаются в словах, обозначающих небольшие предметы или острые ощущения. Это явление, известное как звуковой символизм или фонетическая иконичность, предполагает, что определенные акустические характеристики могут непосредственно отражать свойства обозначаемых объектов или понятий, указывая на то, что язык может быть не только системой условных знаков, но и отражением когнитивных процессов и восприятия мира.
Явление звуковой символики и фонетической иконичности предполагает, что связь между звуком и значением в языке не является чисто произвольной, а коренится в фундаментальных когнитивных механизмах человека. Исследования показывают, что определенные звуки и звуковые сочетания интуитивно ассоциируются с определенными концепциями, такими как размер, форма или движение. Например, гласные звуки часто связывают с большими объектами или открытым пространством, в то время как согласные могут указывать на меньшие размеры или более конкретные формы. Этот когнитивный базис подразумевает, что способность воспринимать и интерпретировать звуковые символы является врожденной, а не приобретенной, и могла играть важную роль в ранних этапах развития языка, облегчая процесс обучения и коммуникации.
Для полного понимания связи между звуком и значением недостаточно ограничиваться анализом письменного текста. Исследования показывают, что восприятие звуковых характеристик слова – его тембра, длительности, частоты – играет ключевую роль в формировании значения. Традиционные лингвистические методы, сосредоточенные на графическом представлении языка, упускают важную информацию, заключенную в акустическом сигнале. Современные исследования активно используют методы аудиторного анализа и психоакустические эксперименты, позволяющие выявить закономерности в соответствии между звуковыми свойствами и семантическим содержанием. Изучение звукового оформления слов открывает новые перспективы в понимании того, как люди воспринимают и обрабатывают языковую информацию, и позволяет глубже проникнуть в механизмы формирования значения.
Исследование фонетической иконичности, то есть неслучайной связи между звуком и значением слов, открывает новые перспективы для понимания эволюции языка и когнитивных способностей человека. Данный подход позволяет предположить, что возникновение многих языковых элементов могло быть обусловлено не только произвольными соглашениями, но и врожденной склонностью человеческого мозга к ассоциациям между акустическими характеристиками и определенными понятиями. Анализ таких связей, например, между высотой тона и размером объекта, или между тембром и формой, может пролить свет на то, как древние люди категоризировали окружающий мир и как эти категории отразились в структуре языка. Подобные исследования, объединяющие лингвистику, когнитивную науку и нейробиологию, позволяют предположить, что язык возник не как полностью произвольная система, а как результат взаимодействия врожденных когнитивных механизмов и культурной эволюции.
LEX-ICON: Набор данных для мультимодального анализа
LEX-ICON представляет собой масштабный набор данных, состоящий из о́номатопе́й и слов, имитирующих звуки, разработанный для исследования фонетической иконичности в мультимодальных больших языковых моделях (MLLM). Набор данных включает в себя тщательно отобранные пары слов, где звуковая форма частично отражает значение, что позволяет оценить способность MLLM связывать акустические характеристики с семантическим содержанием. Объем набора данных обеспечивает статистическую значимость результатов исследований, а его структура позволяет проводить количественный анализ соответствия между звуком и смыслом в обработке языка моделями.
Набор данных LEX-ICON использует концепцию “Семантического Измерения” для количественной оценки значения миметических слов. Это позволяет структурированно оценивать способность мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) соотносить звуковые характеристики слов с их значениями. Семантическое Измерение, в данном контексте, представляет собой числовое представление степени семантической близости между парами слов, определяемое на основе оценок экспертов. Использование числовой шкалы позволяет проводить объективные и воспроизводимые оценки, а также сравнивать результаты, полученные для различных моделей и подходов. Структурированный характер оценки, основанный на Семантическом Измерении, предоставляет основу для разработки и валидации метрик, оценивающих понимание и генерацию миметических слов MLLM.
Для обеспечения надёжности и валидности набора данных LEX-ICON проводилась оценка человеком. В ходе этой оценки носители языка оценивали перцептивную схожесть пар миметических слов, то есть соответствие звуковой формы и значения. Результаты показали статистически значимое совпадение оценок между экспертами, подтверждающее, что выбранные пары действительно воспринимаются как схожие по смыслу и звуковому образу. Эта процедура позволила исключить субъективные интерпретации и гарантировать объективность данных, используемых для оценки мультимодальных больших языковых моделей (MLLM).
Набор данных LEX-ICON позволяет провести более глубокий анализ процессов обработки языка, связывая звуковую форму слова с его значением. Традиционные лингвистические исследования часто рассматривают звук и значение как отдельные аспекты, однако LEX-ICON предоставляет возможность изучать взаимодействие между ними, особенно в контексте о́номатопей и миметических слов. Этот подход позволяет оценить способность мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) к пониманию и генерации языка, учитывая не только семантическое содержание, но и фонетические характеристики, что способствует более тонкому моделированию когнитивных процессов, лежащих в основе языковой коммуникации.
MLLM под микроскопом: оценка фонетического понимания
Для оценки фонетического понимания современных мультимдальных больших языковых моделей (MLLM) был проведен анализ производительности `GPT-4o`, `Qwen2.5-Omni` и `Gemini-2.5-flash` с использованием набора данных LEX-ICON. Данный набор данных позволяет оценить способность моделей к обработке и интерпретации звуковой информации, сопоставляя её с соответствующими фонетическими транскрипциями. Выбор данных моделей обусловлен их передовыми возможностями в области обработки естественного языка и мультимодального анализа, что делает их подходящими для проведения комплексной оценки фонетического понимания.
Для обеспечения точного анализа фонетического понимания, используемые модели обработки мультимодальных данных (MLLM) преобразуют текстовые данные в аудио посредством синтеза речи (Text-to-Speech, TTS). Полученный аудиосигнал затем выравнивается с фонетической транскрипцией с использованием системы Montréal Forced Aligner. Этот процесс позволяет сопоставить каждый фрагмент аудио с соответствующей фонемой, что необходимо для оценки способности моделей к распознаванию и обработке звуковых элементов речи, а также для последующего анализа механизмов внимания к различным фонетическим признакам.
Анализ механизма внимания в современных многомодальных языковых моделях (MLLM) показал, как эти модели взвешивают различные фонетические признаки при обработке ономатопейных слов. Оценка проводилась с использованием Macro-F1 метрики, которая показала значения в диапазоне от 0.50 до 0.60 по различным семантическим измерениям и группам слов. Это свидетельствует о способности моделей к частичному распознаванию и обработке фонетических особенностей, характерных для имитативных слов, однако указывает на существенные ограничения в точности и полноте анализа фонетических признаков.
Оценка с использованием Международного фонетического алфавита (IPA) позволяет проводить детальный анализ представления фонетических признаков во внутренних представлениях моделей. При анализе сконструированных слов, введенных в виде текста IPA, был получен показатель Attention Fraction Score в размере 0.523. Данный показатель отражает, какая доля внимания модели фокусируется на релевантных фонетических признаках при обработке входных данных, что позволяет оценить точность и детализацию фонетического кодирования внутри модели.
Последствия для языка и познания
Исследование демонстрирует, что многомодальные большие языковые модели (MLLM) способны в определенной степени усваивать и представлять фонетическую иконичность – соответствие между звуком и значением. Этот феномен, проявляющийся в способности моделей связывать звуковые характеристики слов с их семантическим содержанием, предполагает появление нового свойства в масштабируемых моделях. Полученные результаты указывают на то, что MLLM не просто обрабатывают информацию, но и способны к спонтанному развитию способности, характерной для человеческого восприятия языка. Данное открытие может пролить свет на механизмы, лежащие в основе возникновения и эволюции языка, а также способствовать созданию более совершенных и интуитивно понятных систем искусственного интеллекта.
Возможность моделирования фонетической иконичности крупномасштабными языковыми моделями (MLLM) открывает перспективы в различных областях. В частности, это может способствовать углублению понимания процессов освоения языка, поскольку фонетическая иконичность, вероятно, играет роль в том, как люди связывают звуки со значениями. Кроме того, данное явление имеет значение для развития межмодального восприятия, позволяя искусственному интеллекту лучше интегрировать информацию из разных источников, таких как звук и изображение. В конечном счете, способность моделировать подобные связи может привести к созданию более «человекоподобного» ИИ, способного к более интуитивному и естественному взаимодействию с окружающим миром, где звуковые характеристики слов неразрывно связаны с их смысловым значением.
Более глубокое изучение фонетической иконичности открывает перспективные пути для понимания эволюции языка и когнитивных механизмов, лежащих в основе звукового символизма. Исследования в этой области позволяют предположить, что связь между звуком и значением не является произвольной, а имеет глубокие корни в когнитивных процессах, возможно, унаследованные от предков человека. Анализ того, как различные языки используют звуковые соответствия для передачи определенных значений, может пролить свет на ранние этапы развития языка и то, как люди изначально осмысливали окружающий мир. Понимание этих механизмов не только расширяет наши знания о лингвистике, но и позволяет лучше понять универсальные принципы когнитивной организации, определяющие восприятие и осмысление реальности.
Исследование выявило значительное соответствие между прогнозами модели и человеческими оценками в области фонетической иконичности, достигая корреляции до 0.579. Особенно заметным оказалось предпочтение модели при обработке аудиовходных данных, где коэффициент корреляции достиг 0.681, а коэффициент корреляции Спирмена – 0.705. Эти результаты свидетельствуют о том, что модель не просто статистически обрабатывает данные, но и проявляет интуитивное понимание связи между звуком и значением, что подтверждает её способность к межмодальному сопоставлению и, возможно, отражает базовые принципы, лежащие в основе эволюции языка и когнитивных механизмов, связанных с символизмом звука.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует способность многомодальных больших языковых моделей обнаруживать фонетическую иконичность – связь между звуком и значением. Это подтверждает, что системы, даже искусственные, не просто обрабатывают информацию, но и улавливают глубинные закономерности. Как заметил Роберт Тарьян: «Простота — это вершина совершенства, и сложность должна быть последней попыткой». Данное утверждение применимо и к архитектуре моделей: стремление к элегантности позволяет им эффективно оперировать сложными взаимосвязями, такими как ассоциации между звуком и семантикой, особенно при работе с искусственно созданными лексическими единицами, что подтверждается использованием датасета LEX-ICON. Подобные открытия указывают на то, что эволюция систем, даже алгоритмических, подчиняется определенным циклам, где упрощение и эффективность играют ключевую роль.
Куда Ведет Звук?
Представленное исследование, демонстрируя способность мультимодальных языковых моделей улавливать связи между звуком и значением, лишь подчеркивает преходящий характер любого «открытия». Любое улучшение в распознавании фонетической иконичности, как и любое другое достижение, неизбежно устареет быстрее, чем предполагается. Вопрос не в том, чтобы найти универсальную звуко-символическую систему, а в том, чтобы понять, как эти связи эволюционируют во времени, как они подвержены влиянию контекста и, самое главное, как быстро они забываются даже самыми продвинутыми системами.
Очевидным следующим шагом является расширение лексического набора и, что более важно, переход к анализу естественного языка. Искусственно сконструированные слова дают определенную ясность, но реальное испытание – это шум и неоднозначность живой речи. Откат к более простым формам – это путешествие назад по стрелке времени, к первобытным звуковым ассоциациям, погребенным под слоями культурной эволюции. Понимание этого процесса требует не только улучшения алгоритмов, но и более глубокого философского осмысления природы языка и сознания.
В конечном счете, исследование фонетической иконичности в моделях машинного обучения – это не поиск «идеального» алгоритма, а попытка понять, как время влияет на любые системы, стремящиеся к осмыслению окружающего мира. Любое «понимание» – это лишь временная остановка в неумолимом потоке энтропии.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10045.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-11-16 20:48