你有没有想过，为什么在词语有复杂意思的情况下，你能够理解这种词语组成的句子的意思?一项涉及神经成像和人工智能的新研究，描述了大脑中负责理解句子含义的复杂网络。

研究于3月22日发表在《神经科学杂志》上，标题为“Deep artificial neural networks reveal a distributed cortical network encoding propositional sentence-level meaning”(深层人工神经网络揭示了一种分布式皮层网络编码命题句级意义)，通讯作者为罗切斯特大学神经科学系的Andrew James Anderson。

“汽车碾过了猫”和“猫碾过了汽车”——每个句子都有完全相同的词，但这些词在不同排序时有完全不同的含义。目前还不清楚这种意义的整合是在大脑的某个特定部位完成得，比如前颞叶，还是反映了一种涉及多个大脑区域的网络化操作。

这项研究展现了人工神经网络在帮助科学家解开大脑中复杂信号的作用。

研究人员然参与者在接受功能磁共振成像(fMRI)时阅读句子，收集其大脑活动数据。

这些扫描显示大脑的活动跨越了不同区域的网络——前颞叶和后颞叶、下顶叶皮质和下额叶皮质。进而，使用计算模型InferSent(一种由Facebook开发的人工智能模型)，研究人员能够预测功能磁共振成像(fMRI)活动的模式，这种模式反映了这些大脑区域对句子意义的编码。

这是首次有人使用这个模型来预测大脑活动，这提供了新的证据，表明语境化的语义表征是通过分布式语言网络编码的，而不是在大脑中的一个单一位置。

研究团队相信，这些发现有助于了解临床状况。”他们正在使用类似的方法来尝试理解语言理解在早期阿尔茨海默病中是如何被破坏的。

关键词： AI 大脑