Shared Circuits for Shared Grammar: Tracing Subject-Verb Agreement Across Languages
من خلال تحليل ٢٩ لغة عبر خمس عائلات من النماذج، تُظهر هذه الدراسة أن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات تستخدم دوائر حوسبية مشتركة جزئياً لاتفاق المبتدأ والخبر، مع ازدياد درجة التداخل عبر اللغات في اللغات التي تعبر صراحة عن التصريف الصرفي.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
أصبحت الحواسيب الحديثة التي تقرأ وتكتب بلغات عديدة ماهرة بشكل ملحوظ، حيث تترجم أو تجيب على الأسئلة في عشرات اللغات بعقل واحد. ومع ذلك، ورغم كل هذه الطلاقة، لا يفهم العلماء تماماً كيف تعمل هذه الأنظمة من الداخل. ويتمثل لغز مركزي في ما إذا كان الحاسوب متعدد اللغات يستخدم مجموعة عالمية واحدة من القواعد للتعامل مع القواعد النحوية لكل لغة، أم أنه يبني محركاً منفصلاً وفريداً لكل منها. وهذا السؤال مهم لأنه إذا كان الآلة تستخدم نفس الآلية الداخلية للغات مختلفة، فإن الرؤى المكتسبة من دراسة لغة واحدة يمكن أن تساعدنا في فهم جميع اللغات الأخرى. أما إذا كانت تبني محركات منفصلة، فإن ما نتعلمه عن الإنجليزية قد لا يخبرنا شيئاً عن كيفية تعاملها مع الإسبانية أو الصينية. واللغز المحدد الذي يتصدى له هذا البحث هو كيفية تعامل هذه النماذج مع توافق الفاعل والفعل، وهي القاعدة النحوية التي تجبر الفعل على تغيير شكله ليتناسب مع الشخص الذي يقوم بالفعل، مثل تغيير "walk" إلى "walks" عندما يكون الفاعل هو "he".
ولحل هذه المعضلة، فحص الباحثون كيف تعالج خمس عائلات مختلفة من نماذج اللغة مفتوحة المصدر هذه القاعدة النحوية عبر تسع وعشرين لغة. وقد ركزوا على لحظة محددة في عملية تفكير الحاسوب: الجزء من الثانية الذي يسبق تنبؤه بالحرف الأخير أو الكلمة الأخيرة للفعل. ومن خلال استخدام تقنية تقوم بتبديل الإشارات الداخلية لجملة صحيحة في جملة أخرى معدلة قليلاً وغير صحيحة، استطاع الفريق تحديد الأجزاء المسؤولة بالضبط في شبكة الحاسوب عن ضبط القواعد بشكل صحيح. وقد اختبروا هذه الطريقة على لغات تغير أفعالها بشكل كبير، مثل الإسبانية، ولغات لا تغيرها على الإطلاق، مثل الصينية، والإنجليزية، التي تغير أفعالها فقط في حالات محددة للغاية.
وكشفت الدراسة أن هذه النماذج لا تعتمد على محركات منفصلة تماماً لكل لغة، كما أنها لا تستخدم محركاً واحداً متطابقاً لجميع اللغات. بدلاً من ذلك، يبدو أنها تعيد استخدام مجموعة مشتركة من المسارات الداخلية، ولكن فقط عندما تتطلب المهمة ذلك. فعندما نظر الباحثون في اللغات التي يجب أن يتغير فيها الفعل بشكل مرئي ليتناسب مع الفاعل، وجدوا أن نفس الأجزاء المحددة من شبكة الحاسوب كانت نشطة في معظم هذه اللغات. وكانت هذه المسارات المشتركة أكثر اتساقاً عندما كان على الحاسوب استعادة الفرق الدقيق بين شكلين للفعل، مثل التمييز بين "I walk" و "he walks". وفي هذه اللحظات، بدا أن النماذج تعتمد على دوائر مشتركة وموحدة لإجراء العملية الحسابية النحوية.
ومع ذلك، فإن هذا التشارك ليس موحداً. فعندما نظر الباحثون في اللغات التي لا يتغير فيها الفعل على الإطلاق، بدت المسارات الداخلية مختلفة تماماً. ولم يبدُ أن الحاسوب يستخدم نفس الآلية المشتركة لهذه اللغات. والأكثر دلالة كان سلوك اللغة الإنجليزية؛ فبسبب كون الإنجليزية تغير أفعالها فقط في صيغة الغائب المفرد، بدت التوصيلات الداخلية للحاسوب مختلفة عن اللغات التي تصرف الأفعال بكثافة في معظم الأوقات. ولكن في اللحظة التي كان يتعين فيها على الحاسوب إنتاج صيغة "he walks" المحددة تلك، تحول نشاطه الداخلي ليبدو مطابقاً تقريباً للأنماط المشاهدة في اللغات التي تغير أفعالها باستمرار. وهذا يشير إلى أن الحاسوب لا يقرر استخدام محرك مشترك بناءً على اللغة نفسها، بل بناءً على العملية النحوية المحددة التي يؤديها في تلك اللحظة.
كما درست الدراسة كيف تعمل هذه الأجزاء المشتركة من الشبكة. ووجدوا أن المكونات المحددة المسؤولة عن التوافق في لغات مختلفة تولي اهتمامها لنفس أجزاء الجملة. فعندما يقرر النموذج شكل الفعل، تركز هذه المكونات المشتركة انتباهها على ضمير الفاعل والفعل نفسه، بغض النظر عما إذا كانت اللغة هي الإسبانية، أو الفرنسية، أو الحالة المحددة في الإنجليزية. وهذا يشير إلى أن التداخل ليس مجرد مصادفة في الموقع؛ بل إن الأجزاء المشتركة تقوم بالفعل بنفس الوظيفة المتمثلة في توجيه المعلومات المتعلقة بالفاعل إلى الفعل.
وفي الختام، تشير النتائج إلى أن الحواسيب متعددة اللغات لا تقوم ببساطة بحفظ قواعد منفصلة لكل لغة، ولا تستخدم نظاماً واحداً جامداً لكل شيء. بل يبدو أنها تمتلك بنية مرنة تعيد استخدام هياكل داخلية مشتركة كلما تطلبت اللغة إجراء عملية نحوية مماثلة بشكل مرئي. وتعتمد درجة اشتراك هذه الهياكل ليس على هوية اللغة بقدر ما تعتمد على ما إذا كانت اللغة تجبر الحاسوب على حساب وإظهار ذلك الفرق النحوي بشكل صريح. وهذا يقدم صورة أوضح لكيفية تعلم الذكاء الاصطناعي التعامل مع القواعد المعقدة والمتنوعة للغة البشرية، موضحاً أنه يبني فهمه من خلال إعادة استخدام الأدوات الوظيفية بدلاً من بناء أدوات جديدة تماماً لكل لغة يتعلمها.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.