Путь мысли: как мозг формирует понятия

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как человеческий мозг «навигирует» в пространстве значений при создании понятий и выражений.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Траектории семантического поиска, формируемые кумулятивными списками слов, анализируются с использованием динамических метрик, таких как скорость, ускорение и энтропия <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> x^{\prime} </span>, <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> x^{\prime\prime} </span>, для последующей оценки дисперсии этих траекторий вокруг общего центроида, что позволяет выявить закономерности в организации семантического пространства. — Траектории семантического поиска, формируемые кумулятивными списками слов, анализируются с использованием динамических метрик, таких как скорость, ускорение и энтропия $x^{\prime}$ , $x^{\prime\prime}$ , для последующей оценки дисперсии этих траекторий вокруг общего центроида, что позволяет выявить закономерности в организации семантического пространства.

Анализ траекторий семантического поиска в векторных пространствах позволяет глубже понять когнитивные процессы и предлагает масштабируемый метод для клинических и лингвистических исследований.

Несмотря на прогресс в когнитивной науке, механизмы, лежащие в основе человеческой семантической навигации, остаются недостаточно изученными. В работе ‘Characterizing Human Semantic Navigation in Concept Production as Trajectories in Embedding Space’ предложен новый подход, рассматривающий процесс извлечения и манипулирования смыслами как динамическую траекторию в многомерном семантическом пространстве, представленном векторными вложениями. Анализ этих траекторий, основанный на геометрических и динамических метриках, позволил выявить различия в семантической организации между клиническими группами и типами концептов в четырех языковых корпусах. Способны ли эти методы количественной оценки семантической динамики стать основой для разработки более эффективных инструментов в области клинической диагностики и кросс-лингвистических исследований?

Семантический ландшафт: Основа мышления

Эффективное познание неразрывно связано с процессом семантической навигации — способностью быстро и гибко извлекать из памяти связанные концепты и устанавливать между ними логические связи. Представьте, что мозг — это огромная библиотека, а каждая мысль — запрос к ней. Успешная семантическая навигация позволяет мгновенно находить нужную информацию, комбинировать ее с уже имеющимися знаниями и формировать новые идеи. В отличие от простого вспоминания, этот процесс динамичен и контекстуален, позволяя мозгу адаптироваться к меняющимся условиям и решать сложные задачи, требующие креативности и критического мышления. Таким образом, семантическая навигация является фундаментальным механизмом, лежащим в основе человеческого интеллекта и обеспечивающим возможность осмысленно взаимодействовать с окружающим миром.

Организация знаний в мозге не является хаотичным набором фактов, а представляет собой сложную, структурированную сеть, известную как семантическое представление. Это означает, что понятия и информация хранятся не изолированно, а связаны между собой посредством ассоциаций, образуя своего рода ментальную карту. Более близкие понятия, например, “кошка” и “собака”, располагаются ближе друг к другу в этой сети, что обеспечивает быстрый и эффективный доступ к информации. Именно благодаря этой структуре мозг способен быстро находить, комбинировать и использовать знания для решения различных задач, от понимания речи до планирования действий. Исследования показывают, что сила и организация этих семантических связей напрямую влияют на когнитивные способности и скорость мышления.

Для успешного осуществления семантической навигации, то есть эффективного поиска и связывания концептов в памяти, необходимы когнитивные ресурсы, обеспечиваемые исполнительными функциями мозга. Рабочая память играет ключевую роль, временно удерживая релевантную информацию и позволяя мозгу манипулировать ею в процессе поиска. Одновременно, тормозной контроль — способность подавлять нерелевантные мысли и отвлекающие факторы — является критически важным для фокусировки внимания и предотвращения ошибочных ассоциаций. Без эффективной рабочей памяти и тормозного контроля процесс семантической навигации становится хаотичным и неэффективным, затрудняя доступ к нужной информации и снижая общую когнитивную производительность. Таким образом, эти исполнительные функции действуют как внутренний «навигатор», направляя мыслительный процесс и обеспечивая его целенаправленность.

Траектория мысли: Количественная оценка семантического поиска

Траектория семантического поиска, или $Semantic Trajectory$ , представляет собой последовательность векторов в семантическом пространстве, отражающую динамику выбора понятий пользователем. Для количественной оценки этой траектории используются такие метрики, как скорость ( $Velocity$ ) — изменение положения в семантическом пространстве во времени, и ускорение ( $Acceleration$ ) — темп изменения скорости. Скорость рассчитывается как разница между текущим и предыдущим семантическим вектором, а ускорение — как изменение скорости. Эти метрики позволяют объективно измерить, насколько быстро и плавно пользователь перемещается между понятиями, выявляя закономерности в стратегии семантического поиска.

Анализ метрик, включающих скорость (Velocity), ускорение (Acceleration), расстояние до следующего элемента (Distance to Next) и расстояние до центроида (Distance to Centroid), позволил выявить динамические изменения и стабильность в процессе семантического поиска. Наблюдались статистически значимые различия в значениях этих метрик между группами испытуемых (Neurodegenerative, Swear Fluency, Italian, German) и в различных условиях проведения эксперимента. Это указывает на то, что способ исследования семантического пространства, а также его эффективность, варьируются в зависимости от когнитивного состояния и лингвистических особенностей испытуемых.

Анализ семантических траекторий позволяет оценить способы освоения семантического пространства различными индивидуумами и выявить закономерности, указывающие на эффективность или затруднения в навигации по нему. В частности, использование кумулятивных эмбеддингов (cumulative embeddings) демонстрирует более выраженные различия в метрике «Расстояние до следующего» (Distance to Next) по сравнению с некумулятивными эмбеддингами, особенно при анализе более длинных последовательностей. Это свидетельствует о том, что кумулятивные эмбеддинги лучше отражают динамику семантического поиска и позволяют более точно определить изменения в стратегии навигации по семантическому пространству, что может быть полезно для диагностики когнитивных нарушений или оценки эффективности языковых моделей.

Анализ корреляций между метриками движения (расстояние до следующей точки, скорость, ускорение, энтропия и расстояние до центроида) в различных наборах данных (нейродегенеративные заболевания, беглость ругательств, итальянский и немецкий языки) с использованием трех моделей эмбеддингов (OpenAI <span class="katex-eq" data-katex-display="false">text-embedding-3-large</span>, Google <span class="katex-eq" data-katex-display="false">text-embedding-{004}</span>, Qwen3-Embedding-0.6B и fastText) выявил значимые взаимосвязи, отраженные в цветовой шкале, где синий цвет обозначает отрицательную корреляцию, а красный - положительную. — Анализ корреляций между метриками движения (расстояние до следующей точки, скорость, ускорение, энтропия и расстояние до центроида) в различных наборах данных (нейродегенеративные заболевания, беглость ругательств, итальянский и немецкий языки) с использованием трех моделей эмбеддингов (OpenAI $text-embedding-3-large$ , Google $text-embedding-{004}$ , Qwen3-Embedding-0.6B и fastText) выявил значимые взаимосвязи, отраженные в цветовой шкале, где синий цвет обозначает отрицательную корреляцию, а красный — положительную.

Раскрытие когнитивных нарушений: Семантическая навигация при заболеваниях

Нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Паркинсона и лобно-височная деменция, оказывают существенное влияние на семантическую навигацию — процесс поиска и организации информации в семантической сети. Нарушения в семантической навигации проявляются в снижении способности к эффективному поиску концепций, ухудшении гибкости мышления и затруднениях в установлении ассоциаций между понятиями. Эти когнитивные дефициты напрямую связаны с ухудшением исполнительных функций и общей когнитивной продуктивности у пациентов, что проявляется в трудностях с решением задач, планированием и принятием решений. Нарушения семантической навигации рассматриваются как один из ключевых механизмов когнитивного снижения при указанных заболеваниях.

Анализ семантической траектории у пациентов с нейродегенеративными заболеваниями демонстрирует изменения в стратегиях исследования и использования семантического пространства. В частности, у групп пациентов с болезнью Паркинсона и фронтотемпоральной деменцией наблюдается повышенная скорость ( $Velocity$ ) и ускорение ( $Acceleration$ ) при перемещении по семантическим категориям, в сравнении с контрольной группой. Это указывает на более хаотичные и нестабильные поисковые паттерны, характеризующиеся частыми и непредсказуемыми переходами между понятиями, что может служить потенциальным ранним биомаркером когнитивных нарушений. Изучение этих количественных показателей семантической траектории позволяет выявить отличия в когнитивных стратегиях и проследить динамику изменения когнитивных функций.

Исследования семантической обработки, в частности задания на беглость с использованием ругательств, позволяют выявить специфические особенности и уязвимости у пациентов с когнитивными нарушениями. Анализ данных показал, что энтропия при выполнении заданий на беглость с ругательствами значительно выше, чем при беглости по другим семантическим категориям. Это указывает на большую непредсказуемость и затруднения в процессе поиска и извлечения табуированной лексики, что может быть связано с нарушениями в семантической организации и доступе к словарному запасу у данной группы пациентов.

Применение ZCA-отбеливания к векторным представлениям приводит к изменению корреляции между семантическими метриками, что проявляется в увеличении (красный) или уменьшении (синий) корреляции между различными моделями (O, G, Q, F) и наборами данных (нейродегенеративные заболевания, беглость ругательств, итальянский и немецкий языки).

Встраивание будущего: Продвинутые методы семантического анализа

Использование векторных пространств, создаваемых на основе трансформерных моделей, таких как OpenAI text-embedding-3-large, Google text-embedding-004 и Qwen3-Embedding-0.6B, позволяет эффективно кодировать семантические связи между текстовыми данными. Эти модели, обученные на обширных корпусах текстов, способны преобразовывать слова, фразы и целые документы в многомерные векторы, отражающие их смысловое содержание. Близость векторов в этом пространстве коррелирует с семантической близостью соответствующих текстов, что позволяет проводить точный анализ сходства, классификацию и поиск информации, учитывая не только лексическое, но и смысловое соответствие.

Метод отбеливания ZCA (Zero-Component Analysis) применяется для улучшения качества векторных представлений, полученных с помощью моделей встраивания. Он корректирует искажения, возникающие из-за корреляции между признаками в векторном пространстве, путем преобразования данных таким образом, чтобы признаки стали некоррелированными и имели единичную дисперсию. Это позволяет повысить точность анализа семантического сходства и релевантности, особенно в задачах поиска и кластеризации, поскольку уменьшает влияние нежелательных корреляций на вычисления расстояний между векторами. $ZCA$ фактически выполняет PCA (Principal Component Analysis) с последующим восстановлением данных, что приводит к декоррелированным, но сохраняющим основную информацию представлениям.

Применение кумулятивных вложений (Cumulative Embeddings) позволяет учитывать зависимости между последовательными элементами данных, что обеспечивает более полное представление семантической траектории. В отличие от обработки каждого элемента изолированно, кумулятивные вложения формируют векторное представление, аккумулирующее информацию из предыдущих элементов последовательности. Это особенно важно при анализе текстов, временных рядов или любых данных, где порядок и взаимосвязь элементов имеют значение. Фактически, каждое новое вложение строится на основе предыдущего, сохраняя контекст и позволяя модели более точно отражать эволюцию смысла или состояния последовательности. Такой подход позволяет выявлять скрытые зависимости и закономерности, которые могли бы быть упущены при анализе отдельных элементов.

На немецком наборе данных модель text-embedding-004 от Google демонстрирует свою эффективность в создании текстовых вложений.

Моделирование разума: От траектории к когнитивному процессу

Процесс поиска пищи, изначально изучавшийся в поведении животных, оказался удивительно точной когнитивной моделью для понимания семантической навигации — того, как мозг перемещается между понятиями и идеями. Эта модель предполагает постоянный баланс между исследованием и использованием: исследование, проявляющееся в $clustering$ (объединении похожих понятий) и $switching$ (переключении между различными областями знаний), позволяет открывать новые связи и расширять кругозор, в то время как использование — концентрация на уже известных и проверенных концепциях — обеспечивает эффективное решение задач. Подобно тому, как животное оптимизирует свой маршрут для сбора пищи, мозг постоянно регулирует соотношение между поиском нового и использованием старого, стремясь к максимальной когнитивной эффективности.

Для количественной оценки непредсказуемости семантической траектории, то есть пути, по которому мысль перемещается между понятиями, исследователи используют показатель энтропии. $H$ — эта величина отражает степень хаотичности или разнообразия в выборе понятий, позволяя выявить баланс между исследованием новой информации и использованием уже известных схем. Высокая энтропия указывает на активное исследование, когда мысль перескакивает между различными темами, в то время как низкая энтропия свидетельствует о фокусировке на узком круге понятий. Анализ энтропии семантической траектории позволяет понять, как мозг адаптируется к меняющимся условиям, и предоставляет ценные сведения о когнитивных процессах, лежащих в основе обучения и принятия решений. Этот показатель служит своеобразным «отпечатком» когнитивной гибкости, демонстрируя, насколько эффективно мозг переключается между исследованием и использованием информации.

Изучение динамики когнитивных процессов, таких как баланс между исследованием и использованием информации, открывает новые перспективы в разработке эффективных вмешательств при когнитивных нарушениях. Понимание того, как мозг ориентируется в семантическом пространстве и как меняется его стратегия в зависимости от контекста, позволяет создавать более целенаправленные терапевтические подходы. Например, методы, стимулирующие исследование новых связей между понятиями, могут быть полезны для пациентов с болезнью Альцгеймера, у которых наблюдается снижение способности к формированию новых воспоминаний. Более глубокое понимание этих механизмов также способствует общему прогрессу в нейрокогнитивных науках, позволяя лучше понять принципы работы человеческого разума и его адаптивные возможности.

Для анализа нейродегенеративных данных использовалась модель текстовых вложений Google text-embedding-004.

Исследование траекторий семантического поиска, предложенное в данной работе, напоминает попытку расшифровки сложного механизма. Анализ когнитивных процессов как динамических траекторий в пространстве внедрений позволяет увидеть закономерности, скрытые от простого наблюдения. Этот подход к пониманию семантической навигации, где каждый выбор концепции формирует уникальный путь, созвучен философии Эдитсгера Дейкстры: «Дисциплина — это выбор между тем, что легко, и тем, что правильно». Действительно, строгое следование методологии анализа траекторий позволяет выявить истинные закономерности семантического поиска, минуя субъективные интерпретации и упрощения. Особый интерес представляет возможность масштабирования этого метода для клинических и лингвистических исследований, открывающая новые горизонты для изучения когнитивных функций.

Куда же дальше?

Представленная работа, по сути, лишь обнажила границы применимости существующих моделей семантической навигации. Построение траекторий в пространстве эмбеддингов — элегантный инструмент, однако он предполагает, что когнитивные процессы сводятся к гладкому движению по заранее заданной карте. Но что, если «ошибки» — не сбои, а попытки системы выйти за рамки этой карты, найти короткие пути, которые не предусмотрены её архитектурой? Утверждать, что «баг — это признание системы в собственных грехах», значит признать, что несовершенство — это не ошибка, а потенциальное улучшение.

Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на анализе этих «грехов». Необходимо разработать методы, позволяющие выявлять и классифицировать нелинейные траектории, скачки, петли — все то, что не вписывается в модель «идеального» семантического поиска. Особый интерес представляет изучение динамики этих отклонений, их связь с когнитивными функциями и индивидуальными особенностями. Не стоит забывать и о масштабируемости — насколько хорошо этот подход применим к более сложным задачам, например, к анализу нарративов или креативного мышления?

В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы «исправить» систему, а в том, чтобы понять её логику, её внутренние противоречия. И тогда, возможно, станет ясно, что истинная свобода — это не следование по заданной траектории, а умение её нарушать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05971.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-07 17:04