為了更好地理解大腦如何處理語言，來自美國的科學家近期繪制出一幅人腦的“語義雲圖”，揭示了腦區是如何被諸如“衣服”或者“外表”這樣的詞匯所激活而做出反應的。一位不願透露姓名的中國腦神經專家表示，類似的人腦“語義雲圖”也可以翻成中文版本，只是中文詞匯映射到人腦中所對應的腦區可能不同。
人腦“語義雲圖”
來自加州大學伯克利分校的研究人員運用功能性核磁共振成像(fMRI)來繪制這幅人腦地圖。他們讓7名誌願者花兩小時去聆聽美國廣播故事，並同時進行大腦掃描。結果顯示，這7名誌願者大腦中反映出的詞匯盡管有細微的差別，但所對應的腦區大致相同。
這一運用的突破意味著研究人員未來可以準確地預測人腦對於語言的神經反應，並能幫助那些因為中風或者腦受損以及運動神經元疾病而導致失語的患者。這篇研究文章被作為封面故事發表於自然雜誌Nature。
它的突破性在於：過去科學家對大腦如何解釋語言的神經影像學研究僅揭示了語義信息是如何在腦區的簇群中形成語義系統的，而這項新的研究則揭示了該語義系統網絡更加細節的部分，也就是說畫出了近1000個常見的英文詞匯是分布在人腦的大腦皮層上的哪個區域的哪個具體位置。
為了繪制大腦語義表達更廣泛的地圖，伯克利大學的JackGallant教授及其研究小組通過檢測血流和含氧量指標，來觀察大腦皮層不同區域的活動反應，因為大腦皮層對語言和意識起到關鍵作用。研究人員用計算機算法對每個常見詞與它們所代表的意思的相近程度打分，然後他們使用一個回歸模型來估計這些常見的單詞在每個誌願者每小部分腦組織產生的反應，並使用這種模型來預測誌願者大腦中的功能磁共振成像反應。該模型能夠準確預測大腦中不同區域的大腦活動，包括顳葉皮層、頂葉皮層和前額葉皮質等部位。
下一步，研究者確定了每個皮質部分代表的語義信息類型。他們使用三維合成信息繪制了在大腦中色彩編碼的語義地圖。在不同的皮質區域相對應的如人、地方，或視覺特性等概念。最後，Gallant教授的團隊開發了一個用計算機方法來將不同的個體中的地圖整合到一起產生的一個語義圖集。
盡管有些變化，但在個體之間的地圖是令人驚訝地相似。作者指出，這可能是由於樣本比較小和平均，都是加州大學伯克利分校的研究生。
另一個令人吃驚的發現是：所研究的人的腦半球之間功能性對稱，這和幾十年來研究發現的腦損傷患者在語言處理中顯示的左半球偏差相矛盾。地圖還顯示，很多腦區中對詞匯的理解反應為對人和社會關系所描述的語言，而不是抽象的概念。
但是也有一些詞匯因為其意思的不同，反映在不同的人腦地圖上。比如“top”這個詞，它有衣服和外表的意思，但是也有數字和測量的意思。AlexHuth教授作為該研究報告的主要作者，也參與了誌願者的聆聽實驗。他表示：“我們建立的語義模型能夠準確預測當人們聽到一個詞匯後，大腦中所反映出來的對該詞匯的理解。”基於這個人腦雲圖，科學家們能夠跟蹤有交流障礙患者的大腦活動，並與該地圖相對應，來獲取患者想要表達的信息。
重塑記憶思維
中科院腦神經研究所研究精神疾病和腦神經成像的專家王征對《第一財經日報》記者表示：“這一研究可能對使用人工智能技術進行語音語言識別有幫助，尤其是數據的處理方法值得借鑒。”針對這一語義雲圖是否能夠“翻譯”成中文，該專家表示，由於大腦對中文和英文的編碼不一樣，因此中文對應的腦區可能不同，但是方法是一樣的。
威盛電子語音交互部門研發總監張國峰對《第一財經日報》表示：“該研究對人工神經網絡的結構具有一定的指導意義，對窺探人的思維很有效，也對抑郁癥、自閉癥等精神類疾病的治療很有幫助。未來甚至可以通過修改神經連接改造人的記憶或者思維。”
張國峰舉了個例子。有個患者因為車禍大腦受傷，恢複後其他一切功能都正常，但是只要見到自己的親人就覺得他們是冒充的。後來腦神經學家發現，這是因為該患者大腦中負責人臉識別的部分和負責親切感的部分連接斷了。因此他能夠識別親人，卻無法產生親切感，所以才會產生陌生的感覺，認為他們是冒充的。但是閉上眼睛他就不會覺得親人是假冒的，因為語音識別和親切感的部分的連接還是存在的。“有了大腦地圖，通過介入技術修改一下神經元的連接，真的可以改變很多。”張國峰對《第一財經日報》記者表示。
而借助核磁共振的技術，人類已經可以實時高精度掃描大腦區域活動情況。張國峰認為，“這對人類大腦的研究將產生巨大的影響。“
但是Gallant教授表示，由於實驗樣本的數量較少，因此該研究結果有局限性。下一步將會對更大範圍、更多樣化的樣本進行研究，以發現不同樣本之間的細節差異。