聊天、读书或听讲时，你有意识到自己正在疯狂“脑补”吗？

其实，你的大脑就像一个自动补全机一样，每时每刻都在猜别人要说什么。

不仅如此，大脑还会不断地将我们从外界获取的信息（图像、声音和文本等）与脑内的预测进行比较。

基于这一理论，研究人员搞出了不少NLP模型，包括语音识别、自动补全等，但他们却发现，人的“脑补”能力还是比这些AI更优秀。

所以，究竟是不是人的大脑和AI“脑补”的方法不一样？

现在，一群来自马普所和奈梅亨大学（Radboud University）的科学家，决定直接测一测人们“脑补”时发出的脑电波。

对这些脑电波特征进行分析后，他们发现了背后更详细的原因。

此前，科学家们已经发现，大脑会对外界事物进行预测，来引导自己处理信息。

但大脑究竟是基于哪些条件（词类/音素/语义等）做出的预测，不同条件之间是否会相互影响，一直没有明确定论。

例如，单词和语义究竟是怎么影响大脑预测的，预测单词会不会对语义造成影响，都还不清楚。

因此，科学家们想出了一个方法：让志愿者们听有声书，观察他们的大脑反应，并采用GPT-2来对预测内容进行一个定量分析，将预测结果进行对比。

他们先找来19名志愿者，测量并记录他们1小时的脑电波（EEG）；随后，又收集了3名志愿者9小时的脑磁图（MEG），来定位大脑中具体位置的神经活动。

其中，脑电波小组听的是一小时《老人与海》，每次时长180秒，一共播放20次；脑磁图小组听的是9个小时《福尔摩斯探案集》，每次1小时，并被要求在两次间隔之间回答具体问题。

随后，从不同维度对这些数据进行分析，并得出了几点结论。

优先考虑“更高级”的预测条件

研究人员先是验证发现，大脑的预测是持续不断地产生的。

在这个过程中，科学家们也发现了AI预测和人脑的相似性。

例如，如果预测结果不符合实际情况（猜错了），大脑就会感到“惊奇”，变得空前活跃。

随后，他们将有声书的内容分成几个层次，包括词性（动词/名词/形容词）、音素（音标）和语义（用GPT-2做预测）这几个“级别”。

然后，通过MRI还原了大脑在进行不同层次预测时的“可视化图”。

结果显示，大脑在用词性、语义和音素进行预测时，不同层次之间会相互进行影响。

也就是说，更“高级”的预测条件会影响优先级较低的预测条件，如语义（上下文）就会对音素预测产生影响。

例如在“They say his father was a _____.”这句话中，如果仅仅凭借音素预测下一个音节，和通过上下文进行预测的结果是不一样的。

如果只用音素和频率进行预测，大概率会认为单词音标会以/f?/开头，但结合上下文的话，就更容易做出“fisherman”，也就是/fi/开头的单词预测。

这样看来，或许也能通过将几个层次的预测条件结合起来，增加语音识别或自动补全等AI的准确性。

作者介绍

一作Micha Heilbron，目前是内梅亨大学和马普所研究院，研究方向是认知和计算神经科学，对于生成模型对语言处理中的作用感兴趣。

Kristijan Armeni，目前在约翰霍普金斯大学读博后，博士毕业于内梅亨大学，研究方向是自然语言处理和认知神经科学。

同样参与研究的几名作者Jan-Mathijs Schoffelen、Peter Hagoort、Floris P. de Lange也分别来自内梅亨大学和马普所。

对于这项研究，有网友提出了自己的观点，即大脑本身就是一种机制，会基于一种反馈回路做出决策和行动。

但也有网友从自己感受来看，大脑这个“预测机器”似乎经常出错。

对此有网友提出了自己的观点：

毕竟大脑是个生存机器，而不是“真相检测仪”。如果说谎能促进健康，那么你的大脑便会选择说谎。

论文地址：https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2201968119

参考链接：

[1]https://news.ycombinator.com/item?id=32395840

[2]https://www.mpi.nl/news/our-brain-prediction-machine-always-active