L'IA face aux grands problèmes du monde · Linguistique · arXiv · 2026-10-22
Les signaux prédictifs et de rétroaction façonnent différemment la formation des représentations du langage
Titre original: Predictive and feedback signals differently shape the formation of language representations
Les adultes varient considérablement dans l'efficacité avec laquelle ils apprennent une nouvelle langue, mais les signaux qui pilotent cet apprentissage restent mal compris. Pendant sept jours, 102 adultes ont appris une langue artificielle avec retours correctifs, tandis que les données d'IRMf du jour 1 étaient comparées à des modèles transformer appariés entraînés à prédire les éléments linguistiques à venir, à apprendre la grammaticalité à partir d'une supervision corrective ou à utiliser des signaux de récompense de type renforcement. Le modèle axé sur la prédiction a rendu compte de la plus grande part de variance neuronale unique au niveau du groupe, son alignement se déplaçant, au cours de l'entraînement, des réseaux sensoriels vers les réseaux du langage et les réseaux associatifs d'ordre supérieur, tandis que les motifs neuronaux liés aux retours prédisaient le mieux les résultats de généralisation des individus au jour 7 et que les signaux de récompense ne rendaient compte de manière significative de la variance d'apprentissage d'aucun des deux types.