Языковые модели: Имитация или Понимание?

Автор: Денис Аветисян

Статья рассматривает вопрос о том, могут ли современные большие языковые модели служить адекватными моделями когнитивных процессов.

Анализ показывает, что языковые модели полезны как инструменты, но не являются полноценными ‘модельными системами’ ни на одном из уровней анализа Марра.

Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM), вопрос об их статусе как адекватных когнитивных моделей остается открытым. В статье ‘Are Language Models Models?’ авторы подвергают критическому анализу утверждение о том, что LLM могут служить «модельными системами», рассматривая этот вопрос на всех трех уровнях анализа Марра. Полученные результаты свидетельствуют о том, что LLM, хоть и полезны в качестве инструментов для когнитивного моделирования, не соответствуют критериям полноценных моделей ни на уровне реализации, ни на алгоритмическом, ни на уровне вычислительной теории. Можно ли считать LLM новым этапом в развитии когнитивной науки, или их потенциал ограничивается областью прикладных задач?

За пределами масштабирования: Под вопросом парадигма языковых моделей

Несмотря на впечатляющую производительность, современные языковые модели зачастую демонстрируют недостаток механической интерпретируемости. Исследования показывают, что они склонны полагаться на статистические корреляции, а не на подлинное понимание языка. Вместо того, чтобы выявлять глубинные лингвистические принципы, модели оперируют вероятностными связями между словами, что приводит к успешному воспроизведению текста, но не обязательно к осмыслению его содержания. Это проявляется в склонности моделей к ошибкам, связанным с логическими умозаключениями или пониманием контекста, несмотря на безупречную грамматику и синтаксис. Фактически, наблюдается ситуация, когда модели успешно имитируют языковое поведение, не обладая при этом внутренним представлением о значении и структуре языка, что ставит под вопрос их способность к настоящему языковому мышлению.

Стремление к созданию всё более масштабных языковых моделей несёт в себе риск повторения исторической тенденции, известной как “физический заговор” — когда в науке красота и элегантность теоретических построений ставятся выше их соответствия биологической реальности. Данный подход, подобно тому, как в прошлом физики стремились объяснить биологические процессы исключительно физическими законами, игнорируя сложность и адаптивность живых систем, может привести к созданию моделей, впечатляющих своими возможностями, но лишенных правдоподобия с точки зрения функционирования человеческого мозга. Акцент на масштабировании, в ущерб пониманию принципов обработки информации, свойственных нейронным сетям, грозит созданием искусственных систем, эффективных в решении определенных задач, но не отражающих глубинные механизмы, лежащие в основе человеческого языка и мышления.

Возникает фундаментальный вопрос: действительно ли языковые модели моделируют обработку языка, или же они лишь приближают его поверхностную статистику? Проведенное исследование ставит под сомнение утверждение о том, что LLM могут служить валидными ‘модельными системами’ для понимания человеческой обработки языка на каком-либо из трех уровней, предложенных Марром. Анализ показывает, что, несмотря на впечатляющие результаты, модели оперируют преимущественно статистическими корреляциями, не отражая когнитивные механизмы, лежащие в основе человеческого языкового восприятия и генерации. Данное несоответствие указывает на необходимость переосмысления подхода к созданию искусственного интеллекта, способного к истинному пониманию языка, а не только к его статистическому воспроизведению.

Уровни анализа Марра: Инструмент оценки валидности

Уровни анализа Марра — вычислительная теория, алгоритмическая/представительская и реализация — представляют собой ценный инструмент для оценки валидности языковых моделей в качестве когнитивных моделей. Вычислительный уровень определяет, что вычисляется, рассматривая задачу в терминах входа и выхода. Алгоритмический/представительский уровень описывает, как выполняется вычисление, включая структуры данных и алгоритмы. Уровень реализации касается физической реализации алгоритма, включая нейронные сети или аппаратное обеспечение. Применение этих уровней позволяет оценить, насколько хорошо языковая модель соответствует принципам когнитивной обработки информации, а также выявить расхождения между абстрактной функциональностью и конкретной реализацией.

Применение уровней анализа Марра выявляет существенный разрыв: если языковые модели демонстрируют высокие результаты на вычислительном уровне, успешно предсказывая последовательности текста, то их алгоритмические и реализационные детали часто не соответствуют биологической правдоподобности. Это означает, что, несмотря на способность генерировать связный текст, внутренние механизмы и способы представления информации в этих моделях значительно отличаются от известных принципов работы человеческого мозга. Отсутствие соответствия на алгоритмическом и реализационном уровнях ставит под вопрос возможность прямого сопоставления языковых моделей с когнитивными процессами.

Оценка языковых моделей на каждом уровне анализа Марра выявила ограничения существующих подходов, в частности, в отношении эффективности представления информации и физической правдоподобности. Полученные результаты демонстрируют отсутствие доказательной механистической соответствия между тремя уровнями: вычислительной теорией, алгоритмическим/представительским уровнем и уровнем реализации. Недостаточная эффективность представления данных проявляется в избыточности параметров и неоптимальном использовании ресурсов. Отсутствие физической правдоподобности связано с архитектурными решениями, не соответствующими принципам функционирования биологических нейронных сетей, что ставит под сомнение возможность использования этих моделей в качестве адекватных когнитивных моделей.

Связь и биологическая дивергенция: Отход от органического

Современные языковые модели базируются на принципах коннекционизма — подходе, предполагающем построение систем из простых взаимосвязанных узлов. Однако, в отличие от ранних попыток, направленных на имитацию биологических нейронных сетей, современные модели практически отказались от стремления к точному воспроизведению архитектуры мозга. Вместо этого, акцент сместился на создание эффективных, масштабируемых систем, использующих глубокие нейронные сети с большим количеством параметров, не обязательно соответствующих принципам работы биологических нейронов. Это означает, что, несмотря на общие принципы связи между узлами, современный коннекционизм в области языковых моделей представляет собой скорее инженерный подход к решению задачи обработки языка, нежели попытку точного моделирования биологического интеллекта.

Отклонение современных языковых моделей от биологических нейронных архитектур вызывает вопросы относительно их способности к обобщению. Существенное различие в принципах работы — модели, основанные на статистических закономерностях и большом количестве параметров, в отличие от энергоэффективных и устойчивых биологических систем — ставит под сомнение возможность адекватного моделирования тонкостей человеческой обработки языка. Несмотря на впечатляющие результаты в определенных задачах, неясно, способны ли эти модели к истинному пониманию и адаптации к новым, непредсказуемым лингвистическим ситуациям, характерным для человеческого интеллекта.

В отличие от биологических систем, где приоритет отдается энергоэффективности и отказоустойчивости, современные языковые модели зачастую полагаются на огромное количество параметров и вычислительную мощность. Этот подход, хотя и обеспечивает впечатляющие результаты в определенных задачах, приводит к значительно большему потреблению ресурсов и снижает устойчивость к шуму и неполным данным. В то время как биологический мозг оптимизирован для работы с ограниченными ресурсами и поддержания функциональности в условиях повреждений, языковые модели требуют значительных вычислительных мощностей и могут демонстрировать снижение производительности при небольших изменениях во входных данных или аппаратном обеспечении, что делает их несопоставимыми с принципами организации и функционирования естественного интеллекта.

Языковые модели как инструмент когнитивной науки: Новые горизонты познания

Несмотря на то, что современные языковые модели не могут считаться полноценными когнитивными моделями, способными полностью воспроизвести человеческое мышление, они представляют собой ценный инструмент для изучения конкретных когнитивных явлений. Их способность обрабатывать и генерировать текст позволяет исследователям операционализировать абстрактные концепции, такие как «удивление» от неожиданной информации, и использовать вычислительную базу для проверки теорий, например, иерархического предсказательного кодирования. По сути, языковые модели позволяют создавать контролируемые эксперименты и проверять гипотезы о том, как функционирует человеческий разум при обработке информации и понимании языка, предоставляя уникальную возможность исследовать механизмы познания через призму искусственного интеллекта.

Языковые модели предоставляют уникальную возможность для конкретизации абстрактных когнитивных понятий, таких как «удивление» (surprisal). Традиционно, измерение удивления в процессе восприятия информации было сложной задачей. Однако, используя вероятностные прогнозы, генерируемые языковыми моделями, можно количественно оценить, насколько неожиданным является то или иное слово или фраза в контексте. Более того, эти модели служат вычислительной базой для проверки теорий иерархического предиктивного кодирования, предполагающей, что мозг постоянно генерирует прогнозы о входящих данных и обновляет их на основе ошибок предсказания. Способность языковых моделей к прогнозированию позволяет исследователям моделировать этот процесс и изучать, как иерархические уровни обработки информации влияют на восприятие и понимание языка, что открывает новые горизонты в исследовании когнитивных механизмов.

Способность языковых моделей генерировать продолжения текста предоставляет уникальную возможность для проверки гипотез о мировых знаниях и механизмах, лежащих в основе понимания языка. Исследователи используют эту функцию, представляя модели незаконченные предложения или фрагменты текста, а затем анализируя, какие продолжения они генерируют. Сравнивая эти предсказанные продолжения с тем, что ожидается от человека, можно делать выводы о том, как модель «знает» мир и как она использует эти знания для интерпретации и генерации языка. Например, если модели предлагается фраза «Париж — столица…», её способность правильно завершить её как «Франции» демонстрирует наличие в её «памяти» определенных фактов о географии. Более сложные эксперименты позволяют исследовать не только фактические знания, но и более тонкие аспекты языкового понимания, такие как разрешение неоднозначности и понимание контекста, предоставляя ценные данные для развития когнитивных теорий.

Исследование поднимает важный вопрос о природе когнитивного моделирования и роли больших языковых моделей в нем. Авторы утверждают, что LLM следует рассматривать как инструменты, а не как самостоятельные ‘модельные системы’ на любом из уровней анализа Марра. Эта позиция перекликается с глубоким пониманием структуры и ее влияния на поведение, что особенно заметно в акценте на эволюционном подходе к разработке систем. В этой связи вспоминается высказывание Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство видеть закономерности в хаосе». Подобно тому, как математик ищет порядок в кажущейся неразберихе, так и авторы стремятся к четкому пониманию того, где LLM действительно способствуют когнитивному моделированию, а где остаются лишь поверхностным отражением сложных процессов.

Куда двигаться дальше?

Представленные размышления подчеркивают, что изящные решения в когнитивном моделировании рождаются не из сложности архитектуры, а из ясности фундаментальных принципов. Попытки рассматривать большие языковые модели как самодостаточные “модельные системы” на любом из уровней Марра представляются, мягко говоря, преждевременными. Важнее не вычислительная мощность, позволяющая воспроизводить статистические закономерности, а понимание того, как эти закономерности возникают и что они значат с точки зрения когнитивных механизмов.

Необходимо сместить фокус с поверхностного сходства между поведением модели и человеческим мышлением на глубокое исследование лежащих в основе принципов. Экосистема когнитивного моделирования требует не просто более мощных инструментов, а новых подходов к проектированию, учитывающих взаимосвязь между вычислительной теорией, алгоритмами и конкретной реализацией. Иначе, мы рискуем создать впечатляющие, но бессодержательные симуляции.

Перспективным направлением представляется разработка гибридных систем, объединяющих сильные стороны языковых моделей с символьными подходами и нейробиологически обоснованными архитектурами. В конечном итоге, успех когнитивного моделирования будет определяться не способностью машины “имитировать” интеллект, а способностью понять его сущность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10421.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-18 14:16

🚀 Квантовые новости