Yeni araştırma, beyin ile yapay zekâ modellerinin konuşulan dili adım adım inşa etme biçiminde şaşırtıcı bir benzerlik gösterdiğini ortaya koyuyor. Bulgular, beynin zaman içinde anlamı örerek oluşturduğunu işaret ediyor.
Hebrew University of Jerusalem öncülüğündeki uluslararası bir ekip, konuşulan dili insan beyninin nasıl işlediğini ileri düze seviyesinde inceledi ve sonuçların modern büyük dil modellerinin (ör. GPT-2, Llama 2) katmanlı işlemleriyle güçlü paralellikler taşıdığını buldu. Çalışma, Nature Communications dergisinde yayımlandı ve ekibin paylaştığı açık veri paketi alan araştırmacılar için yeni fırsatlar sunuyor.
Beyin ve Dil İşleme
Araştırmacılar, elektrokortikografi (ECoG) ile kaydedilen beyin sinyallerini kullanarak katılımcıların 30 dakikalık bir podcast dinlerken aldıkları tepkileri zaman ve bölge bazında izlediler. Elde edilen verilerde erken nöral yanıtlar, yapay modellerin erken katmanlarıyla, daha geç yanıtlar ise modellerin derin katmanlarıyla daha iyi eşlendi — özellikle Broca bölgesi gibi üst düzey dil alanlarında geç dönem tepe noktaları görüldü.
“Bizi en çok şaşırtan, beynin anlamın zaman içindeki açılımının büyük dil modellerinin içindeki dönüşümler sırasıyla bu kadar örtüşmesiydi,” diyor Dr. Ariel Goldstein. “Yapıları farklı olsa da her iki sistemin de anlayışa adım adım ulaştıkları görülüyor.”
Çalışma ayrıca klasik dil birimleri (fonemler, morfemler vb.) yerine bağlama dayalı temsillerin gerçek zamanlı beyin aktivitesini daha iyi açıkladığını gösteriyor. Bu bulgu, dilin sabit kurallar ve sembollerle değil, akışkan istatistiksel bağlamlarla şekillendiği görüşünü güçlendiriyor. Ekip, makalenin yanında tüm sinyal kayıtlarını ve dil özelliklerini açık erişime sundu ve bu kaynaklar dilin nörobilimsel temellerini test etmek isteyenlere imkan sağlıyor.
Orijinal çalışma: Temporal structure of natural language processing in the human brain corresponds to layered hierarchy of large language models — Nature Communications (2025). Ayrıca ScienceDaily’de yayımlanan haber metni çalışmanın özetini ve kaynak bilgisini içeriyor.
