高度に発達した大規模言語モデル（LLM）は、人間の脳が音や言葉をどのように処理するかを模倣する役割を果たすことができる。マサチューセッツ工科大学（MIT）の博士課程に在籍するグレタ・タクテューテ（29歳）は、この関係性をさらに一歩進め、GPTのような言語モデルを活用して、より優れた人工内耳や脳・機械インターフェース（BMI）を構築しようとしている。
タクテューテによれば、神経科学者たちは脳のどの部位が特定の言語タスクに関与しているかを知ってはいるが、その詳細はまだ解明されていない。そのため、障害を持つ人々を支援するために開発されたデバイスは、奇跡的な成果を上げることもある一方で、依然として多くの改善の余地がある。例えば、人工内耳は装着後、適切な脳とのインターフェース接続を確立するために長期間の訓練が必要となる。「私の研究は、これらの脳領域をより正確に理解することに焦点を当てています」。
この目標を達成するために、タクテューテはニューラル・ネットワークを用いてより正確な脳のモデルを構築している。ある研究では、彼女とそのチームは、被験者が1000の文章を読んでいる間の脳活動を測定した。その後、GPTを基盤としたモデルを構築し、特定の文章が脳のどの言語処理領域を最も刺激するのかを予測できるようにした。この情報をもとに、特定の文章を読むことで神経活動を強めたり弱めたりする方法を特定し、非侵襲的に脳活動を制御する手法の可能性を示した。
タクテューテは、この関係性の発見（すなわち、言語モデルを活用して脳の特定部位を非侵襲的に活性化する方法）が、障害の治療に役立つより優れたデバイスの開発につながる可能性があると考えている。この研究は彼女にとって新たな研究の方向性を生み出した。例えば、「生物学的にもっともらしい」言語モデルの構築、次に来る単語を予測するなどの能力を持つ、脳の機能をより忠実に再現する人工知能（AI）モデルの開発などである。
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