复杂、不熟悉的句子会使大脑的语言网络更加努力地工作

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烈的反应。非常简单的句子几乎不涉及这些区域，而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时，这个大脑网络最活跃，例如“买入卖出信号仍然是一个特定的”，这些句子取自一个名为C4的公开语言数据集。然而，当读到一些非常简单的东西时，比如“我们坐在沙发上”，它就安静了。

“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，那么你就没有太多的反应。但是，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你可能不太熟悉的不寻常的单词，那么网络就必须更加努力地工作。

费多连科是该研究的资深作者，该研究今天发表在 《自然人类行为》杂志上。麻省理工学院研究生Greta Tucute是该论文的主要作者。

处理语言

在这项研究中，研究人员专注于在大脑左半球发现的语言处理区域，其中包括Broca区域以及大脑左额叶和颞叶的其他部分。

“这个语言网络对语言有很高的选择性，但要真正弄清楚这些语言区域发生了什么就更难了，”塔克特说。“我们想发现什么样的句子，什么样的语言输入，驱动着左半球的语言网络。

研究人员首先汇编了一组1000个句子，这些句子来自各种来源——小说、口语转录、网络文本和科学文章等。

五名人类参与者阅读每个句子，而研究人员使用功能性磁共振成像（fMRI）测量他们的语言网络活动。然后，研究人员将这 1,000 个句子输入到一个大型语言模型中——一个类似于 ChatGPT 的模型，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——并测量模型响应每个句子的激活模式。

一旦他们获得了所有这些数据，研究人员就训练了一个被称为“编码模型”的映射模型，该模型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。经过训练后，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来识别500个将在人脑中产生最大活动的新句子（“驱动”句子），以及将在大脑语言网络中引起最小活动的句子（“抑制”句子）。

在一组三名新的人类参与者中，研究人员发现这些新句子确实像预测的那样驱动和抑制了大脑活动。

“在语言处理过程中，这种对大脑活动的’闭环’调节是新颖的，”Tukute说。“我们的研究表明，我们使用的模型（在语言模型激活和大脑反应之间映射）足够准确，可以做到这一点。这是这种方法在与高级认知有关的大脑区域（如语言网络）中的首次演示。

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 种不同的语言属性分析了这些句子，包括语法性、合理性、情感效价（积极或消极），以及可视化句子内容的难易程度。

对于这些属性中的每一个，研究人员都要求众包平台的参与者对句子进行评分。他们还使用了一种计算技术来量化每个句子的“超常”，或者与其他句子相比它有多不常见。

这项分析表明，具有较高 surpridual 的句子在大脑中产生更高的反应。研究人员说，这与之前的研究一致，这些研究表明人们更难处理具有更高溢率的句子。

与语言网络的反应相关的另一个语言属性是语言复杂性，这是通过一个句子在多大程度上遵守英语语法规则以及它的合理性来衡量的，这意味着除了语法之外，内容的意义有多大。

频谱两端的句子——要么非常简单，要么复杂到根本没有意义——在语言网络中几乎没有引起激活。最大的反应来自一些有道理但需要努力才能弄清楚的句子，例如“Jiffy Lube of — of therapies， yes”，它来自当代美国英语语料库数据集。

“我们发现，引起最高大脑反应的句子具有奇怪的语法和/或奇怪的含义，”Fedorenko说。“这些句子有些不寻常。”

研究人员现在计划看看他们是否可以将这些发现扩展到英语以外的语言使用者。他们还希望探索哪种类型的刺激可以激活大脑右半球的语言处理区域。

该研究由科学中心的亚马逊奖学金、美国大学妇女协会、麻省理工学院-IBM Watson AI 实验室、美国国立卫生研究院、麦戈文研究所、西蒙斯社会大脑中心和麻省理工学院脑与认知科学系的国际博士奖学金资助。