经过多年的研究神经科学家已经发现了人类大脑处理语言声音的运行规律

受生物神经网络启发目前，深度神经网络已被证明是有效的目前，深度神经网络和深度学习在计算机视觉，语音识别和自然语言处理等许多重要问题上表现突出

神经网络本身是一种通用的函数逼近，这就是为什么它们可以应用于几乎任何具有从输入到输出空间的复杂映射的机器学习问题。

而深度神经网络更关心的是所谓的端到端学习，并不关心内部发生了什么这在认知科学中被称为弱等价，意思是人和机器可以做同样的事情，但它们的内部过程不一样

或者类似于生物智能，深层神经网络应该类似于生物系统在增加内部认知的过程中此时，站在生物神经病学的参照系下，或许能让AI对语言处理有更细致的洞察

经过多年的研究，神经科学家已经发现了人类大脑处理语言声音的运行规律

日前，美国加州大学旧金山分校的研究人员在《细胞》杂志上发表论文称，听觉处理和语言处理是并行的这与大脑先处理听觉信息，再将其转化为语言信息的理论相矛盾

最新研究表明，当具有语义意义的声音到达耳朵时，耳蜗将其转换为电信号，然后将其发送到位于颞叶的听觉皮层。

人脑左半球听觉皮层的位置和划分示意图

几十年来，科学家们一直认为，在像工厂流水线一样处理语音时，听觉皮层有连续的过程:首先，初级听觉皮层处理简单的声音信息，如声音频率然后，颞上回提取更重要的特征，如辅音和元音，并将声音转换成有意义的单词

但长期以来，这一理论缺乏直接证据的支持，因为它需要以极高的空间和时间分辨率对整个听觉皮层进行详细的神经生理学记录这是一个挑战，因为初级听觉皮层位于大脑额叶和颞叶之间的裂隙深处

加州大学旧金山分校的神经科学家和神经外科医生张智威说:因此，我们进行了这项研究，希望找到证据证明声音等低级表征转化为词汇等高级表征。

张智威

这项研究离不开一些病人的支持几年内，9名患者参与了实验这些患者接受神经外科手术，因为需要切除脑肿瘤或定位癫痫病灶同时，他们同意让医生在手术过程中在他们的听觉皮层放置微电极阵列，收集神经信号，分析语言功能和定位癫痫，并研究听觉皮层如何处理语音信息

这是我们第一次可以直接从大脑表面覆盖听觉皮层的所有区域，研究声音到文字的转换常教授说与过去相比，神经活动的电信号只能在有限的几个点上被记录下来，这无疑是一个很大的进步

然后，在实验中，研究人员开始给参与者播放短语和短句，试图找到信息从初级听觉皮层流向颞上回的迹象根据最初的假设，这两个脑区应该是相继被激活的

可是，事实并非如此他们观察到，在玩句子时，颞上回的某些区域的反应速度与初级听觉皮层一样快，也就是说，这两个区域开始同时处理声音信息

在另一项实验中，研究人员用微弱电流刺激患者的听觉皮层根据最初的假设，刺激初级听觉皮层可能会扭曲患者对言语的感知可是，这些患者说，虽然刺激引起了一些声音的幻听，但他们仍然可以清晰地听到和重复播放给他们的单词

相反，当研究人员用电流刺激患者的颞上回时，患者报告说，他们可以听到有人在说话，但不能分辨单词事实上，一位患者说，听起来好像单词的音节互换了常教授说

基于这些证据，研究团队认为，大脑的听觉皮层是并行处理声音和语音信息的，而不是传统模型所认为的串行处理。

传统的语音处理模型过于简单化，甚至可能是错误的研究人员推测，颞上回的功能可能独立于初级听觉皮层，而不是作为初级听觉皮层处理的下一步

语言处理的并行性可能为医生提供治疗阅读障碍和其他疾病的新思路患有这些疾病的儿童在识别语言方面有困难

虽然这是向前迈出的重要一步，但我们仍然不理解这个平行的听觉系统这些发现表明声音信息的传递可能与我们的想象大不相同这无疑带来了更多的问题常说

站在生物神经病学的参照系中，AI语言处理被赋予了更详细的见解

生物神经元形成层层网络，特征提取层层进行这已经被深度学习模拟出来了其实大脑是有根本区别的当我们识别物体时，它不像深度学习网络那么简单

当我们看到一个物体时，第一步将是从皮层下通路快速识别物体的整体性质这些信息会去高级脑区，与记忆和先验知识融合，猜测是什么，然后通过神经反馈，与深度学习模拟的慢腹侧通路动态交互这个过程可能要经历几轮整个识别过程是输入和大脑中的先验知识不断相互比较的过程，但这个过程目前还不包含在深度学习中，也是对图像理解不适定问题的一种解决方案

那为什么我们似乎很好地使用深度学习网络呢我们不包括从粗到细，从全局到局部的动态过程，我们可以做得很好可能是因为我们现在的任务太简单了如果只识别静态图像，我们就不需要这个，但是如果真的想成为一个可以和环境动态交互的自主机器人，这样的计算需求就会产生，那个时候就需要动态交互的过程

深度学习一般被认为是一个黑箱，每个人的模型得到大致相同的结

果，但是也不完全一样，那么这里的一致性和不一致性到底体现在哪里如果生物神经在语言处理方面搞的很清楚的话，实际上对深度神经网络的架构也会很有帮助

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