大脑如何了解句子？A.I.映射解释了

心灵的许多谜团之一涉及复杂的系统，使我们能够了解语言。你能够理解这句话，部分地致以那些在你的大脑中工作的系统。但是，它是如何工作的？

尽管我们每天都在使用这个系统，但我们并不完全理解大脑是如何对一系列单词产生意义的。为了更好地描绘这一过程，一组研究人员使用人工智能和神经成像技术来分析一个人阅读时的大脑。

研究结果发表在神经科学杂志》上揭示了大脑的不同区域共同工作来理解句子的含义，这可以为各种形式的认知障碍的治疗提供信息。

这个调查

这项研究看着通过功能MRI监测的十四个体的大脑活动，因为他们读了240个不同的句子。这些句子已经由Infersent编码，一个培训的人工智能模型，以产生语义句子表示。

扫描显示，活动发生在大脑不同区域的网络中，这表明，不是一个区域作为句子理解的中心，而是多个皮层区域共同完成这项任务。

这个特殊的A.I.重要的是，它证明了预测无法通过其他常见计算模型预测的FMRI活动的元素。这允许研究人员预测FMRI活动，反映脑区横跨脑区的句子的编码。

“这些调查结果为我们的大脑提供了一张网络，从事理解句子意义，”罗切斯特大学的博士博士领导研究员安德鲁安德森说。“众所周知，句子是由单词序列形成的句子，但句子的含义超出了其单词零件的总和。”

安德森指向“汽车跑过猫”的例子。vs.“猫跑过汽车。”尽管这两个句子都包含相同的词语，但我们的大脑理解他们每个都意味着不同的东西。允许我们以这种方式处理语言的信令系统是非常复杂的，但是a.i.可以帮助我们更好地了解它。

通过机器学习，计算模型可以近似语言的含义。然后，通过将该计算模型匹配到FMRI信息突出显示语言理解期间的大脑活动，我们可以辨别哪个大脑区域在这项任务中活跃。

“在读取句子的含义的那种”整体“的含义的形式的情况下，没有妥善理解，”Anderson说。“它们是本地化到多个地区的单个大脑区域还是更广泛分布在多个地区？我们的发现指向后者，句子含义在整个分布式脑网络中编码，跨越时间，顶叶和额叶地区的区域。”

A.I.和我们的大脑

正如这项研究所示，人工智能帮助我们更好地理解人类的大脑。与此同时，研究人脑有助于我们开发更复杂的人工智能。这是一个迷人而有益的循环关系。

神经工程师Dhonam Pemba博士说:“人工智能的几乎每一个突破都来自神经科学和心理学，其中深度神经网络和强化学习可能是两个最突出万博maxbetx官网登陆的例子。”

Pemba已经建立了几个A.I.公司，专注于教育和语言习得。最近，他共同创立了Kidx这是一个面向儿童的人工智能教育平台。他指出，尽管像人脑一样学习和思考是人工智能的最终目标，但它需要大量的数据和训练才能接近这一目标。人工智能不能像人脑学习和处理语言那样进行概括和推断。

“我们对语言学习的大脑能够从以前的知识引导学习，”Pemba说。“例如，我们学习句子模式，并且能够在没有明确告知的情况下使用这些模式中的新单词，或者我们可以快速地学习单词的新含义，一旦我们学到了其他类似的单词。”

人工神经网络的潜力

人工神经网络具有大大改善的计算模型，以及专家说主要进展将以语言为基础的A.I。未来十年的任务。

随着语言处理的进一步进步，安德森相信我们最终也会对大脑功能障碍有更好的理解。使用人工智能，就有可能评估受阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病影响的大脑区域如何编码含义。

他说:“此外，我们可以测试大脑网络是否已经重新连接，使其他不那么患病的大脑区域承担起患病区域的角色。”“这可能有助于确定疾病进展的特征，甚至可能有助于预测哪些高病理生理学个体会死于痴呆症，哪些不会。”

但是这样的进展将需要时间，而在该领域的进展永远不会完美。

“我仍然认为留下了很多挑战来模仿人类大脑，”Pemba说。"First we still don’t fully understand it enough to engineer it, and second we are using computer and math to represent what we don’t know. The key to improving AI and mimicking the brain would be to allow artificial neural networks to learn the same way as actual biological neural networks do.

“但另一个问题是我们真的需要完全模仿它吗？飞机不会像鸟一样飞翔。”