大脑和人工智能：这项新研究揭示了哪些有趣的联系？

大脑和人工智能：这项新研究揭示了哪些有趣的联系？

一项新研究发表于 自然机器智能 ，深入研究人脑如何处理视觉信息并将其与语言联系起来。该研究的共同第一作者之一、奥斯纳布吕克大学的 Tim C. Kietzmann 教授在他的指导下，开发了一种创新方法来探索视觉感知与语言模型之间的相互作用。

作为研究的一部分，受试者在磁共振成像（MRI）扫描仪中看到图像，同时记录他们的大脑活动。该研究假设视觉系统以与语言结构兼容的方式处理信息。现在在柏林自由大学工作的阿德里安·多里格教授博士将这种可能的联系描述为不同大脑区域之间的通用“通用语言”。

人工智能与人脑活动

这项研究的一个突出结果是，当今的语言模型，尤其是大型语言模型，其活动与人类视觉系统表现出显着的相似性。该研究训练的人工神经网络能够准确预测图像的语言表示。这些模型在模拟大脑活动的能力方面超越了当前的许多人工智能技术。

中心焦点是额叶的功能，它在处理视觉信息时特别活跃。最近的研究结果强调，额叶不仅负责视觉感知，还负责思维和决策等认知过程。在研究过程中，13 名参与者总共看到了 28 张图像——包括面孔和熟悉的地方——随着时间的推移，他们的大脑活动被多次测量。

结果表明，额叶的激活与基于文本的网络有更强的联系，而与视觉网络的相关性较低。这表明大脑将视觉信息与语言处理紧密联系在一起，这一发现挑战了额叶专门负责运动和决策任务的传统观点。研究表明，当呈现图像时，额叶的活动与文本相关的反应在较长时间内相关。

视觉感知和新的研究方法

研究的另一个重要方面是不同视野的功能。中央凹视野仅占总视野的1%，在阅读等活动中起着至关重要的作用，而周边视力则对于定向和导航至关重要。周边视觉的作用通常受到较少的关注，而 PERFORM 项目正在对此进行研究。这凸显了跨眼跳知觉的复杂性，而人们对这一过程仍知之甚少。

此外，儿童在周边位置感知测试中的表现比成人差，但他们通过眼球运动表现出更快的纠正能力。这表明大脑无缝地填补了感觉信息的空白，强调了多维感知的相关性。这些发现现在被纳入一个名为 SENCES 的新研究项目，该项目涉及大脑中感觉信息的完成。

这些领域的持续研究不仅可以加深我们对视觉感知和语言之间复杂相互作用的理解，而且在改善脑机接口和为视力障碍者开发视觉假体方面具有实际应用。鉴于大量未发现的参数，未来的研究将从这些最新发现中发现什么仍然令人兴奋。