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AIDB Daily Papers

予測処理の多角的分析:人間を理解するには、機械学習の確率だけでは不十分

原題: Across the Levels of Analysis: Explaining Predictive Processing in Humans Requires More Than Machine-Estimated Probabilities
著者: Sathvik Nair, Colin Phillips
公開日: 2026-04-10 | 分野: LLM NLP 人間 機械学習 心理 言語 分析 自然言語処理 予測

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、言語モデル(LM)と人間の言語処理に関する2つの主張を批判的に検証し、その限界と可能性を探る。
  • 言語予測が言語処理の中心であるという説と、LLMが心理言語学の進歩に不可欠であるという説を、マル的分析レベルの視点から再評価する。
  • LLMの強みと心理言語学モデルを組み合わせた、今後の研究の方向性を示し、人間らしい言語理解への道筋を探る。

Abstract

Under the lens of Marr's levels of analysis, we critique and extend two claims about language models (LMs) and language processing: first, that predicting upcoming linguistic information based on context is central to language processing, and second, that many advances in psycholinguistics would be impossible without large language models (LLMs). We further outline future directions that combine the strengths of LLMs with psycholinguistic models.

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