Новая модель ИИ может помочь учёным раскрыть скрытые механизмы чтения и со временем адаптировать тексты под разных читателей и ситуации.
Учёные позволили модели искусственного интеллекта (ИИ) самостоятельно определить, как ей лучше читать тексты, и она стала вести себя поразительно похоже на человеческих читателей.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Исследователи из Университета Аалто в Финляндии, Гонконгского университета науки и технологий, Городского университета Гонконга и Национального университета Сингапура использовали ИИ, чтобы лучше понять, как люди читают.
«Впервые мы применили методы ИИ, чтобы понять — а не просто имитировать — то, как люди читают», — сказал Антти Оуласвирта, профессор Университета Аалто, в пресс-релизе (источник на английском языке).
Команда построила модель, исходя из идеи, что у читателей ограничены время, память и способность воспринимать визуальную информацию.
Затем ИИ обучали на миллионах текстов, чтобы максимизировать объём понимания при этих ограничениях.
Хотя при обучении не использовались данные о движениях глаз или степени понимания текста людьми, при сравнении модели с реальными читателями исследователи обнаружили, что у неё появляются многие те же привычки чтения.
Например, она меньше времени уделяла распространённым или предсказуемым словам и чаще их пропускала, а сложные или неоднозначные слова и предложения заставляли её чаще возвращаться назад по тексту.
«Чтение кажется лёгким, но мозг постоянно решает, куда смотреть, что можно пропустить и когда вернуться назад, расходуя внимание как бюджет, чтобы извлечь максимум смысла», — сказал Шэндун Чжао, профессор Городского университета Гонконга.
Исследователи называют это «рациональным использованием ресурсов»: ограниченные время и внимание направляются туда, где они больше всего помогают понять текст.
Модель ИИ приспосабливалась к дефициту времени примерно так же, как 39 взрослых, участвовавших в эксперименте. Когда времени было мало, она старалась охватить как можно большую часть текста. Если времени было больше, ИИ уделял больше внимания сложным фрагментам и чаще перечитывал их.
Впрочем, результаты не доказывают, что человеческий мозг выполняет точно такие же вычисления, как ИИ, предупреждают исследователи.
По их словам, модель скорее предлагает возможное объяснение того, как разные стратегии чтения могут возникать из стремления понять как можно больше при ограниченных когнитивных ресурсах.
К более персонализированному чтению
Лучшее понимание того, как память влияет на чтение, со временем может помочь создать технологии, которые адаптируют текст под конкретного читателя и ситуацию, например настраиваемые приложения, считают авторы работы.
«Теперь, когда у нас появилось новое понимание чего-то настолько важного для нашей жизни, остаётся лишь изучить все возможности», — сказал Оуласвирта.
Одна из потенциальных областей применения — дополненная реальность (AR). Подход можно использовать в умных очках, чтобы подстраивать скорость или формат отображения текста на экране под потребности пользователя и его текущие действия.
«Мы можем взять один и тот же исходный текст, скажем запутанный юридический документ, и с минимальными усилиями подготовить версии, которые будут легче для восприятия разными читателями», — отметил Оуласвирта.
Команда планирует выяснить, может ли технология помочь людям с дислексией или низким уровнем владения языком. Учёные также рассматривают возможность адаптации текстов в ситуациях, где особенно важна концентрация внимания, например при подаче информации водителям так, чтобы не отвлекать их без необходимости.
«Мы хотим помогать пользователям в ситуациях реального времени, например разрабатывая текст, который информирует водителей, не отвлекая их», — добавил Оуласвирта.
Подробнее об этой истории — в видеоролике в медиаплеере наверху страницы.