Nature Machine Intelligence berichtete über eine Studie, die die Übereinstimmung zwischen interner Repräsentation großer Sprachmodelle und der Aktivität des Gehirns während Aufgaben zum Deduktionsschluss untersucht. Der Verlag beschreibt, dass die Übereinstimmung teilweise war.
Die Autoren berichteten außerdem, dass Signale der funktionellen Magnetresonanztomographie aus Hirnarealen, die mit dem Schlussfolgern verbunden sind, direkt genutzt werden können, um die Repräsentationen des Modells zu verbessern. Es geht explizit um deduktives Schlussfolgern.
Der praktische Wert lässt sich zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht vollständig bewerten: Es liegt nur der Verlagssynopsis vor, ohne Details zum Experiment, zum Vergleich von Methoden und zu Ergebnissen auf konkreten Aufgaben.
redaktioneller Kommentar
Warum es wichtig ist
Vermuteter Wert der Arbeit — Prüfung neuronaler Signale als zusätzliche Quelle zur Anpassung von Denkmodellen. Als nächstes beobachtete Signalquelle werden Details der vollständigen Studie und unabhängige Reproduktion des Ergebnisses. Wesentliche Unsicherheit hängt mit dem Fehlen von Daten zur Methodik, Stichprobe und Größenordnung der Verbesserung zusammen.