Неге ми 1 мен 0 ді емес, сөзді таниды?

SciTechDaily деректеріне сүйенген Aikyn.kz адамның тілі неге күрделі көрінгенімен, ми үшін жеңіл екенін баяндайды.

Ғалымдар адам неге ақпаратты компьютер секілді «1» мен «0»-ге айналдырып сөйлеспейді деген сұраққа нақты түсініктеме берді. Табиғи тіл күрделі көрінгенімен, ми үшін әлдеқайда жеңіл өңделетін таныс құрылымдарға сүйенеді.

Адам тілдері – таңғаларлықтай күрделі жүйе. Әлемде шамамен 7 000 тіл бар. Кейбірінің сөйлеушісі азайып бара жатса да, қытай, ағылшын, испан және хинди тілінде миллиардтаған адам сөйлейді.

Айырмашылығы көп болғанымен, барлық тілдің негізгі қызметі бір. Олар мағынаны жеке сөздерді тіркестерге біріктіру арқылы жеткізеді, кейін сол тіркестерді сөйлемге ұйымдастырады. Әр деңгейдің өз мағынасы бар, ал бәрі қосылғанда адамдар ойды анық түсінілетін түрде бөлісе алады.

Тіл неге компьютердегі код сияқты ықшамдалмайды?

«Бұл шынымен де өте күрделі құрылым. Табиғат әдетте тиімділікті арттырып, ресурсты үнемдеуге ұмтылады. Сондықтан мидың тілдік ақпаратты компьютер сияқты цифрлық түрде емес, осындай күрделі жолмен неліктен кодталатыны – орынды сұрақ», – деп түсіндіреді Майкл Хан.

Майкл Хан. Саарланд университеті, Тіл, есептеу және когниция бағытының жетекшісі. Фото авторы: Saarland University/Thorsten Mohr

Саарланд университетінің есептеу лингвистикасы профессоры Хан бұл мәселені Калифорния университетінің (Ирвайн) ғалымы Ричард Футреллмен бірге зерттеген. Теория бойынша ақпаратты «1» мен «0»-ден тұратын қарапайым бинарлық тізбек түрінде кодтау әлдеқайда тиімді болуы керек, өйткені ондай формат ақпаратты табиғи тілге қарағанда тығызырақ «ықшамдауға» мүмкіндік береді. Осыдан бір қарапайым сұрақ туады. Мысалы, неге адам баласы Star Wars-тағы R2-D2 секілді «цифрлық кодпен» сөйлеспейді? Хан мен Футрелл енді осыған жауап тапқанын айтады. 

Фото 3blmedia.com сайтынан алынды.

Ғалымдардың айтуынша, тіл біздің күнделікті өмірімізге сүйенеді. Мысалы, біреу бұрын-соңды көрмеген «қойдың жартысы мен түйенің жартысынан құралған» қиялдағы жануарды ойлап тауып, оны «құлтүйе» сияқты жаңа сөзбен атай салса, көп адам бірден түсінбей қалады. Өйткені ондай нәрсе өмірде жоқ, демек, ол сөздің артында бәріне ортақ тәжірибе де жоқ.

Дәл сол сияқты «қой» мен «түйе» сөздерінің әріптерін араластырып, мағынасы жоқ бір тізбек құрасаңыз (мысалы, «түйқое» тәрізді), ол да түсініксіз болады. Ал «қой мен түйе» десек, бәрі бірден ұғады: екеуі де таныс, көзге көрген, өмірде бар ұғымдар.

Таныс құрылымдар ой еңбегін азайтады

Хан зерттеудің негізгі қорытындысын былай түйіндейді: «Қарапайым айтқанда, ми үшін күрделірек көрінетін жолмен жүру оңайырақ».

Ақпарат ең ықшам формада берілмесе де, миға түсетін есептеу жүктемесі төмен болады. Себебі адам миы тілді үнемі таныс табиғи ортамен өзара байланыста өңдейді. Ақпаратты таза цифрлық бинарлық кодқа салу тиімді көрінуі мүмкін, себебі хабар қысқа уақытта беріледі. Бірақ ондай код біздің күнделікті өмірлік тәжірибемізден алшақ болады.

Хан бұл ойды жұмысқа күнде қатынаумен салыстырады: «Күнделікті жүретін жолымыз таныс болғандықтан, көлік айдау «автопилотпен» жүргендей сезіледі. Ми өңделетін ақпаратты таниды, сондықтан жұмсайтын күш мөлшері азаяды. Ал қысқарақ болса да, бейтаныс жолмен жүру адамның ойын тез шаршатады. Өйткені жаңа бағыт жүргізушіден көбірек назарды талап етеді». Математикалық тұрғыдан айтсақ, «біз таныс әрі табиғи түрде сөйлегенде мидың өңдейтін бит саны әлдеқайда азаяды».

Болжам сөйлемді түсінуді қалыптастырады

Ақпаратты цифрлық түрде кодтау мен оны қайта өңдеу сөйлеушіге де, тыңдаушыға да айтарлықтай көп ой еңбегін қажет етер еді. Оның орнына ми сөздер мен тіркестердің бірізді тізбекте келу ықтималдығын үздіксіз есептеп отырады. Ал адам өмір бойы ана тілін күн сайын, күніне мыңдаған рет қолданып келгендіктен, бұндай тізбектік үлгілер орнығып, есептеу жүктемесі одан әрі азая түседі.

Фото reddit.com сайтынан алынды.

Хан тағы бір мысал келтіреді: «Мен немісше “Die fünf grünen Autos” (“бес жасыл көлік”) десем, оны неміс тілінде сөйлейтін адам бірден түсінеді. Ал “Grünen fünf die Autos” (“жасыл бес көлік”) тіркесі түсініксіз болады», – дейді ол.

“Die fünf grünen Autos” тіркесін тыңдаған неміс тілді адам алдымен “Die” артиклін естиді. Сол сәтте-ақ тыңдаушы “Die” сөзі әйел тектегі жекеше зат есімге немесе кез келген тектегі көпше зат есімге қатысты болуы ықтимал екенін біледі. Демек, ер және орта тектегі жекеше зат есімдер бірден «мүмкін емес» екенін түсінеді.

Келесі “fünf” сөзі санауға келетін нәрсені меңзейтіні анық, сондықтан “махаббат” не “шөл” сияқты саналмайтын ұғымдар автоматты түрде алынып тасталады. Одан кейінгі “grünen” сөзі меңзеп тұрған белгісіз зат есімнің көпше түрде екенін және жасыл түсті екенін аңғартады. Бұл көлік те болуы мүмкін, банан да болуы мүмкін, киім да болуы мүмкін. Тек соңғы “Autos” сөзі айтылғанда ғана ми қалған екіұштылықты толық шешеді. Тіркес біртіндеп ашылған сайын, түсіндіру нұсқалары тарылып, бір ғана мағына қалдырады. Ал “Grünen fünf die Autos” тіркесінде бұл логикалық болжам тізбегі бұзылады. Себебі күтілетін «белгілердің» реті өзгерген, ми мағынаны құрастыра алмай қалады.

Жасанды интеллект үшін маңызы

Майкл Хан мен америкалық әріптесі Ричард Футрелл бұл байланыстарды математикалық тұрғыда дәлелдеді. Зерттеудің салмағын беделді Nature Human Behaviour журналында жариялануы да күшейте түсті. Бұл тұжырымдар ChatGPT немесе Microsoft Copilot сияқты генеративті ЖИ жүйелерінің негізі саналатын ірі тілдік модельдерді (LLM) одан әрі жетілдіруге пайдалы болуы мүмкін.

Дереккөз: “Linguistic structure from a bottleneck on sequential information processing” – Richard Futrell, Michael Hahn, 24 November 2025, Nature Human Behaviour. DOI: 10.1038/s41562-025-02336-w