EPFLのTopoLM：AIモデルが空間的なニューロン配置で脳の言語処理を模倣

EPFLの研究者たちは、ニューロンの機能と空間的配置の両方を捉えることで、脳の言語処理を模倣するAI言語モデルであるTopoLMを開発しました。このモデルは、ニューロンの機能的なグループ化と、脳の皮質内の空間的な組織を再現します。

機能的なニューロンの個々のクラスターに焦点を当てた以前のAIモデルとは異なり、TopoLMは、脳の言語システムがその空間的機能的組織をどのように発達させるかを予測します。マーティン・シュリンプフ教授は、TopoLMは、言語処理中に人間の脳で観察される活動に機能的に対応する内部コンポーネントの空間的クラスターを開発すると説明しています。このモデルは、脳内の空間的クラスターを基本的なルールが支配しており、近くのニューロンは同様の動作をすることを示唆しています。

TopoLMは、AIと人間の認知の機能的な整合性を高めるためのフレームワークを提供し、脳に触発されたコンピューティングや神経言語学への応用が期待されます。学習表現に関する国際会議（ICLR）2025で発表されたこの研究は、人間の脳のように組織化されたAIシステムへの一歩となります。研究者たちは、イメージング研究を通じて、人間の脳でモデルの予測をテストする予定です。