大脑中的“生物版ChatGPT”：探索语言网络

MIT神经科学家Ev Fedorenko通过扫描约1400人的大脑，揭示了一个类似“生物版ChatGPT”的语言网络，这个网络专注于词语与意义的映射，以及句子的构建，揭示了语言与思维的分离，让我们重新认识了大脑的奥秘。

你是否相信，你的大脑里正运行着一个“生物版ChatGPT”？

这不是比喻，而是事实：我们的大脑里确实有一套专门处理语言的神经系统。

它不负责思考、也不负责情绪，只负责一件事——把词和意义对应起来，再拼成句子。

这个系统被神经科学家Ev Fedorenko称为“语言网络”（language network）。

大脑中的LLM系统

很多人可能觉得语言和思考是同一过程，但Fedorenko提出了一个反直觉的观点：语言不等于思考，它更像是思考的“接口”和“外包装”。

她把这个独立于思考之外的专门系统称为“语言网络”，用来映射词语与其意义之间的对应关系。

Fedorenko将之想象成一个加强版的解析器：“它就像一张地图，告诉你大脑里哪一块地方存着哪一类意义，也好比一个加强版的解析器，帮我们把语言拼起来。”

至于真正的思考和有趣的东西，则全部发生在这个语言网络之外。

事实上，早在ChatGPT出现之前，过去15年里Fedorenko一直在收集人类大脑中语言网络的证据，并且发现它和大模型（LLM）之间有不少相似之处。

在某种程度上，我们确实随身携带着一个“生物版的ChatGPT”：一个不具备心智的语言处理器。

扫描1400人大脑，她发现了人脑中的“语言网络”

Fedorenko自幼便对语言萌发了兴趣，在母亲的要求下学会了多种语言。她在哈佛大学主修语言学，但发现其局限性后，又学习了心理学。随后进入麻省理工学院攻读认知科学与神经科学的研究生课程。

在对大约1400名受试者的大脑扫描中，Fedorenko识别出一个普遍存在的语言网络，她将之定义为“始终负责语言计算的组织”。

2024年，她在《Nature Reviews Neuroscience》上发表了一篇综述，将人类语言网络定义为一种“自然类别”，一个天然、独立成型、专门处理语言的功能单元。

什么是语言网络？

在成年人大脑中，有一组核心区域作为一个互相连结的系统，负责计算语言结构。它们存储词语与意义之间的映射关系，以及如何把词组合成句子的规则。

Fedorenko认为语言网络既不负责发声，也不负责思考，它在本质上是低层级的感知与运动系统，是与高层级的抽象意义和推理系统之间的接口。

她认为语言网络在很多方面都很像早期的大模型：学习语言的规律，以及词和词之间的关系。

“对于科学家来说，只能更新认知，继续向前探索。”