この記事では、AIモデルと人間の脳の相関関係を探る新しい概念「脳様空間」を提案しています。この脳様空間は、視覚や言語、多モーダルといった様々な入力モダリティに関係なく、すべてのAIモデルを正確に位置づけ、比較するための統一された幾何学的空間です。研究チームは、151のトランスフォーマーベースのモデルを分析し、脳に似た特性の程度が幾何学的に一連のアーク状に広がっていることを発見しました。また、モデルの設計や事前学習の方法が脳様特性の発現に影響を与えることも明らかにされています。この研究は、機械と脳を結びつける深い組織原則を明らかにし、知能をドメインを超えて定量化し比較するための初めての枠組みを提供しています。