在人工语言网络的帮助下，麻省理工学院的神经科学家发现了什么样的句子最有可能激发大脑的关键语言处理中心。

这项新研究表明，更复杂的句子，无论是由于不寻常的语法还是意想不到的含义，都会在这些语言处理中心产生更强的反应。非常简单的句子几乎不会吸引这些区域，无意义的单词序列对它们也没有多大作用。

例如，研究人员发现，当阅读不寻常的句子（例如取自名为 C4 的公开语言数据集的“买入卖出信号仍然是特定的”）时，该大脑网络最为活跃。然而，当读到一些非常简单的内容时，比如“我们坐在沙发上”，它就会安静下来。

“输入必须足够像语言才能吸引系统，”麻省理工学院神经科学副教授、麻省理工学院麦戈文脑研究所成员 Evelina Fedorenko 说。“然后在那个空间内，如果事情真的很容易处理，那么你就不会做出太多反应。但如果事情变得困难或令人惊讶，如果有一个不寻常的结构或一组不寻常的词语，你就会感到惊讶。”也许还不是很熟悉，那么网络还得多努力。”

Fedorenko 是该研究的资深作者，该研究发表在今天的《自然人类行为》杂志上。麻省理工学院研究生 Greta Tuckute 是该论文的主要作者。

处理语言

在这项研究中，研究人员重点研究了大脑左半球的语言处理区域，其中包括布罗卡区以及大脑左额叶和颞叶的其他部分。

“这个语言网络对语言具有高度选择性，但要真正弄清楚这些语言区域正在发生什么却变得更加困难，”塔克特说。“我们想发现什么样的句子、什么样的语言输入可以驱动左半球语言网络。”

研究人员首先整理了一组 1,000 个句子，这些句子取自各种来源——小说、口语转录、网络文本和科学文章等等。

五名人类参与者阅读每个句子，同时研究人员使用功能磁共振成像（fMRI）测量他们的语言网络活动。然后，研究人员将这 1000 个句子输入一个大型语言模型（该模型类似于 ChatGPT，它通过预测大量文本中的下一个单词来学习生成和理解语言），并测量该模型响应每个句子的激活模式。句子。

一旦获得了所有这些数据，研究人员就训练了一个映射模型，称为“编码模型”，它将人脑中看到的激活模式与人工语言模型中观察到的激活模式联系起来。经过训练，该模型可以根据人工语言网络对这 1000 个句子的反应来预测人类语言网络对任何新句子的反应。

然后，研究人员使用编码模型识别出 500 个新句子，它们会在人脑中产生最大的活动（“驱动”句子），以及会在大脑的语言网络中引起最小的活动（“抑制”句子） 。

在由三名新人类参与者组成的小组中，研究人员发现这些新句子确实如预测的那样驱动和抑制大脑活动。

“语言处理过程中大脑活动的这种‘闭环’调节是新颖的，”塔克特说。“我们的研究表明，我们使用的模型（映射语言模型激活和大脑反应之间的模型）足够准确，可以做到这一点。这是这种方法在涉及高级认知的大脑区域的首次演示，例如语言网络。”

语言复杂性

为了弄清楚是什么让某些句子比其他句子更能推动活动，研究人员根据 11 种不同的语言特性分析了这些句子，包括语法性、合理性、情感效价（正面或负面）以及将句子内容可视化的难易程度。

对于每一个属性，研究人员要求众包平台的参与者对句子进行评分。他们还使用计算技术来量化每个句子的“惊喜”，或者与其他句子相比有多不常见。

这项分析表明，令人惊讶程度较高的句子会在大脑中产生较高的反应。研究人员表示，这与之前的研究结果一致，即人们更难以处理令人惊讶的句子。

与语言网络的响应相关的另一个语言属性是语言复杂性，它是通过句子遵守英语语法规则的程度以及它的可信程度来衡量的，这意味着除了语法之外，内容的意义有多大。

处于该范围两端的句子——要么极其简单，要么复杂到根本没有意义——在语言网络中引起的激活很少。最大的回应来自一些有意义但需要努力才能弄清楚的句子，例如来自当代美国英语数据集语料库的“Jiffy Lube of—oftherapy，yes”。

“我们发现引起最高大脑反应的句子有奇怪的语法和/或奇怪的含义，”费多伦科说。“这些句子有些不寻常。”

研究人员现在计划看看是否可以将这些发现推广到英语以外的语言使用者中。他们还希望探索什么类型的刺激可以激活大脑右半球的语言处理区域。