耗时15年、扫描1400个大脑！她发现了藏在人脑中的「生物版ChatGPT」

MIT神经科学家Ev Fedorenko通过扫描约1400人的大脑，识别出一个类似「生物版ChatGPT」的语言网络，它不负责思考或情绪，只专注于将词语与意义映射、拼成句子，该研究揭示了语言与思维的分离，让我们重新审视大脑中隐藏的奥秘。

如果告诉你：你的大脑中正跑着一个「生物版ChatGPT」，你会相信吗？

这不是打比方，而我们的大脑中真有这样一套专门用来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——把词和意义对上号、再把它们拼成句子。

这个系统被神经科学家Ev Fedorenko称作「语言网络」（language network）。

大脑天生的LLM系统

很多人可能会有这种感觉：语言和思考是同一过程，找词的过程本身就是思考。

但人类的语言和思维是一回事吗？

语言究竟是思维的核心，还是一个完全独立的过程？

对此，Fedorenko提出了一个有点反直觉的观点：

语言不等于思考，它更像是思考的「接口」和「外包装」。

对许多人来说，找到合适的词本身就是思考的重要组成部分，而不是某个独立系统的产出。

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，过去的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。

在某些意义上，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。

Fedorenko的研究，也许会让人觉得有一些安慰：一台机器虽然可以生成一段流畅的文字，但是它还是不会思考。

在麻省理工学院的实验室里，Fedorenko已经花了15年时间积累关于语言网络的生物学证据。

不同于大模型，人类的语言网络不会把词随便串成听起来像那么回事的句子。

它更像是连接外部输入（听到的、看到的、甚至手语）和大脑其他区域意义表征（如情景记忆、社会认知，而LLM并没有这些能力）之间的翻译器。

而且人类的语言网络并不大，如果把相关组织都聚在一起，只有一颗草莓大小。

虽然很小，一旦它受损影响却十分巨大。

比如，受损的语言网络会导致各种失语症，这种情况下人的复杂思维依然存在，却被困在无法表达的脑中；有时甚至连别人说的词都难以区分。