人民網(wǎng)北京12月16日電 （記者趙竹青）當(dāng)我們看到“玫瑰”時，大腦只是單純地在“看”嗎？最新一項研究發(fā)現(xiàn)，語言不僅塑造我們的思維，也可能在潛移默化中改變我們“看世界”的方式。

這項由北京大學(xué)聯(lián)合北京師范大學(xué)、山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院合作完成的研究，于12月15日發(fā)表在國際期刊《自然·人類行為》上。論文題為《結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類腦損傷模型證據(jù)揭示語言調(diào)節(jié)人類視覺感知》。

研究結(jié)合了人工智能模型與健康人群和腦卒中患者的腦影像數(shù)據(jù)，為“語言是否影響感知”這一心理學(xué)核心問題提供了新證據(jù)，也展示了人工智能與腦科學(xué)相互啟發(fā)的研究范式。

語言到底會不會影響我們“看”世界？

“語言會不會影響感知？”這是心理學(xué)、語言學(xué)乃至哲學(xué)中持續(xù)爭論的重要問題。

支持者認(rèn)為，語言為人類劃定了理解世界的邊界，即“有什么詞，就看見什么差別”；而反對者則認(rèn)為，視覺、聽覺等感知系統(tǒng)獨立于語言而運行，不受其影響。這一問題之所以難解，是因為在人類發(fā)展中，語言與視覺經(jīng)驗幾乎總是同時出現(xiàn)，難以在實驗中加以區(qū)分。

如今，人工智能的發(fā)展為解開這一經(jīng)典難題帶來了新的契機。

論文通訊作者之一、北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院與人工智能研究院助理教授朱毅鑫解釋：“AI模型就像一個可控的‘?dāng)?shù)字實驗室’，我們可以人為決定它是否學(xué)習(xí)語言，再觀察不同學(xué)習(xí)經(jīng)歷是否導(dǎo)致‘看世界’方式的差異?！?/p>

研究團隊比較了兩類AI模型：一類只學(xué)習(xí)過圖像（純視覺模型），另一類同時學(xué)習(xí)過圖像和文字（視覺–語言模型）。隨后，將這兩類模型的內(nèi)部表征，與人類大腦視覺皮層在四組健康人群中的活動模式進行比對。

結(jié)果顯示，視覺–語言模型與人腦視覺皮層的活動模式更為相似，尤其集中在左半球，即人類語言加工的主導(dǎo)區(qū)域。更令人驚訝的是，這一模式在使用手語的聾人中同樣存在，說明語言經(jīng)驗，無論是口語還是手語，都在視覺加工中留下系統(tǒng)性的印記。

“簡單來說，被語言‘指導(dǎo)’過的AI視覺模型，看世界的方式更接近人腦。”論文共同第一作者、北京大學(xué)博士生陳昊揚說。

腦卒中患者提供的“天然對照實驗”

然而，AI模型與人腦的相似性，并不能直接證明語言在其中起了因果作用。

為此，團隊將目光轉(zhuǎn)向了一個特殊群體——腦卒中患者。腦卒中常會損傷連接語言區(qū)與視覺區(qū)的白質(zhì)纖維通路，為科學(xué)家提供了一個“天然對照實驗”。

研究結(jié)果表明：患者語言–視覺通路受損越嚴(yán)重，其視覺腦區(qū)活動越像“純視覺模型”，而越不像“視覺–語言模型”。當(dāng)語言-視覺通路被破壞，語言對視覺的調(diào)節(jié)作用隨之消失，成為“語言調(diào)節(jié)視覺”的直接證據(jù)。

論文共同第一作者劉擘表示：“腦損傷患者的數(shù)據(jù)，讓我們看到了人腦中語言通過與視覺皮層連接的神經(jīng)通路調(diào)控視覺功能的必要性?！?/p>

研究過程中，腦卒中患者的數(shù)據(jù)獲取極具挑戰(zhàn)?；颊咂毡榇嬖谧⒁饬τ邢?、體力不足的情況，要在狹窄的磁共振儀里保持靜止二十分鐘以上十分困難，研究團隊反復(fù)優(yōu)化實驗設(shè)計，使任務(wù)既足夠簡單讓患者理解，又能有效激活視覺皮層。同時，由于每位患者的病灶位置都不同，就像“指紋”一樣獨特，團隊需要為每位患者手工標(biāo)注病灶、一人一策地定制分析方案，并進行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選。

論文通訊作者之一、山西醫(yī)科大學(xué)王效春醫(yī)生感慨道：“這項研究的完成離不開醫(yī)院團隊、心理學(xué)者和患者家屬的信任與支持?！?/p>

AI與腦科學(xué)如何“相互照亮”？

這一跨學(xué)科研究展示了人工智能與腦科學(xué)“相互賦能”的新模式。

據(jù)介紹，傳統(tǒng)腦科學(xué)通過各種手段記錄神經(jīng)活動揭示大腦結(jié)構(gòu)與功能的對應(yīng)，但難以精確刻畫這些神經(jīng)活動所“計算”的信息內(nèi)容。人工智能模型的引入，使研究者能夠在一個可控的“數(shù)字化認(rèn)知實驗室”中模擬人腦的學(xué)習(xí)與表征過程，從而探查語言如何塑造感知。

此前已有研究使用AI對大腦建模，但往往停留在相關(guān)性層面。而在本研究中，腦損傷患者的參與為模型提供了罕見的因果驗證：當(dāng)大腦的語言–視覺通路被自然“切斷”時，AI模型所預(yù)測的模式確實出現(xiàn)在人腦之中。

論文通訊作者、北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院及人工智能研究院教授畢彥超總結(jié)道：“我們用AI模型理解大腦，而腦損傷患者的腦活動又反過來驗證了模型的機制。這讓AI與腦科學(xué)第一次真正閉合成一個實驗循環(huán)，形成了腦科學(xué)研究的新范式。未來AI會越來越多地輔助腦科學(xué)研究，幫助我們探索大腦的奧秘、幫助更多的病人?！?/p>

朱毅鑫進一步補充：“我們發(fā)現(xiàn)，語言在大腦視覺系統(tǒng)中扮演了組織和調(diào)節(jié)的角色。這啟發(fā)我們思考：真正的智能，也許需要像人腦一樣，讓語言去統(tǒng)籌感知、記憶和推理，而不是簡單地并列處理多種模態(tài)?！?/p>

“腦科學(xué)與人工智能不是兩條平行線，而是一面鏡子。我們借助AI理解人腦，也讓人腦的認(rèn)知實驗研究為AI發(fā)展照亮方向?！碑厪┏f。