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人脑是这样听懂语言的!《自然》首次发现,单个脑细胞就能“理解”字词

人工智能学家  · 公众号  ·  · 2024-07-09 18:14

正文

▎药明康德内容团队编辑


我们在听别人说话时,可以从音节中获取丰富的含义——成千上万个字词、天南海北的主题、还能理解同音不同义的谐音梗。

从“听到”到“听懂”,大脑是怎么做到的? 理解大脑如何理解言语,是神经科学家长久以来试图挑战的难题。在最近的《自然》期刊上,哈佛医学院的一支研究团队有了新发现。 利用前沿技术在人脑中直接记录单个细胞的电活动, 科学家首次鉴定出能“听懂”词义的单个神经元


研究小组招募了十多名癫痫患者,为了确认造成癫痫发作的脑区, 这些患者在接受切除术之前, 需要在大脑的前额叶皮层植入电极监测神经元放电。前额叶被认为主要负责大脑的高级认知功能,也是大脑理解词义的决定性区域。

“利用这个难得可贵的机会,我们记录了人脑的单个细胞,并开始在细胞尺度上探究理解自然语言过程中的实时动态。”研究作者在论文中指出。

研究人员在这些志愿者清醒时给他们播放了一百多个短句,包含400多个不同的单词,例如“孩子弯腰闻玫瑰花”,有时也会插入一些读音像单词但实际上没有意义的音节。而在志愿者倾听一个词、一句话、一段文章时, 植入脑区的电极阵列可以同时记录约300个神经元的电活动 这种方式能够结合空间和时间分辨率实时记录单个神经元在理解字词句子时的动态变化,是传统神经科学方法很难做到的。

研究人员观察到, 每个单词大约会“激活”两三个不同的神经元 。尽管电极记录到的神经元在前额叶皮层数以亿计的神经元中只是很少一部分,但从中可以发现一些有趣的规律。

▲单细胞记录 前额叶皮层的神经元在处理自然语言时的实时活动 (图片来源:参考资料[1])

某些单词激活的神经元有“重叠”,而这些单词往往在词义上可归为同类 。例如“鸭子”和“鸡蛋”激活了几个相同的神经元,听到“跑”或“跳”等表示动作的单词时,有一组神经元被优先激活,听到“快乐”或“悲伤”等表示情绪性单词时,另一组神经元被优先激活。

相反, 句子中出现词义类别不同的同音词时,同音词并不会触发同一组神经元 ,例如在同一个句子中,听到“儿子”(son)时被激活的神经元并不会在听到“太阳”(sun)时有反应。

这些现象说明, 前额叶的单个神经元会编码语音中的词义,并根据概念对字词做出区分和分类,而且会根据上下文来判断语音最可能的词义

神经元群体按照语义表征分类(图片来源:参考资料[1])

这些发现不仅为理解人类如何理解语言打开了大门,揭示了人脑如何在细胞层面上根据词义构建“单词库”,更令研究者感到兴奋的是 ,这意味着距离实现“读心术”更进了一步 :记录一小部分大脑神经元,就可以根据脑细胞的活动来解码一个人在听什么或想什么 !至少,现在可以分辨出一个句子中包含哪些类别的字词,例如动作、家人、动物,并且还能知道这些字词的顺序。

未来或许可以开发出脑机接口界面,帮助瘫痪或脑卒中的人更有效的交流 。”这项研究的负责人Ziv Williams博士如此畅想。

图片来源:123RF


此外,这项研究带来的新发现也激发了更多令人好奇的问题,比如 这项研究只测试了英语,但一些关于语言的研究表明,语言会重塑大脑,语言结构模式不同的民族,认知方式也会有所不同,因此对于使用其他不同语系的人来说,例如汉语,脑细胞编码的单词库会有什么异同 ?大脑在学习一门外语,或是掌握多门外语时,脑细胞编码的单词库会进行怎样的重构?善于模仿人类语言的鸟,能听懂人类呼唤其名字的狗、猫等伴侣动物,它们的大脑神经元是否有类似的功能?

参考资料:
[1] Mohsen Jamali et al., Semantic encoding during language comprehension at single-cell resolution. Nature Doi: https://doi.org/10.1038/s41586-024-07643-2
[2] Ultra-detailed brain map shows neurons that encode words’ meaning. Retrieved July 5, 2024 from https://www.nature.com/articles/d41586-024-02146-6
[3] Study Discovers a 'Brain Thesaurus' That Lets Neurons Derive Meaning from Spoken Words. Retrieved July 5, 2024 from https://www.massgeneral.org/news/press-release/brain-thesaurus-lets-neurons-derive-meaning-spoken-words

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