据美国趣味科学网站3月16日报道，一个经过数十小时真实对话训练的人工智能(AI)模型，准确地预测了人类的大脑活动，并表明语言结构的特征无需编码即可显现。科学家们利用AI揭开了日常对话中展现的复杂大脑活动。

研究人员表示，AI这一工具可以为语言神经科学提供新的见解，有朝一日，它可以帮助改进旨在识别言语的技术或帮助人们交流。

基于AI模型将音频转录成文本的方式，研究人员能够比传统模型更准确地绘制对话过程中发生的大脑活动。传统模型对语言结构的特定特征，如音素(构成单词的简单声音)和词性(如名词、动词和形容词)进行编码。

这项研究中使用的模型名为Whisper，它采用音频文件及其文本记录，将其用作训练数据，将音频对应到文本。然后，它使用这一对应的统计数据来“学习”并预测以前从未听过的新音频文件的文本。因此，Whisper完全通过这些统计数据工作，而不需要在原始设置中编码的任何语言结构特征。尽管如此，这项研究显示，一旦模型经过训练，这些结构仍然会出现在模型中。

这项研究结果揭示了这类AI模型——被称为大型语言模型——是如何工作的。但研究小组更感兴趣的是它对人类语言和认知的洞察。识别模型如何培养语言处理能力和人类如何培养这些技能的相似之处，可能有助于设计制造帮助人们交流的设备。

研究报告的主要作者、以色列耶路撒冷希伯来大学的助理教授阿里埃勒·戈德斯坦说：“这实际上跟我们如何看待认知有关。……