使用AI揭示人类对话的神经动态

马萨诸塞州综合医院的研究人员调查了我们的大脑在现实生活对话中如何处理语言。具体来说，他们想了解哪些大脑区域在讲话和聆听过程中变得活跃，以及这些模式如何与对话的特定单词和上下文相关联。

为此，团队雇用了人工智能（AI）仔细研究大脑如何处理真实对话的来回。他们组合了高级AI，特别是语言像Chatgpt后面的模型一样，神经记录使用电极放置在大脑内。这使他们能够同时跟踪对话的语言特征和不同的神经活动大脑区域。

通过分析这些同步数据流，他们可以映射语言的特定方面（例如所说的单词和对话性上下文）在动态的大脑活动模式中表示对话。工作是

出版在日记中自然通讯。研究小组发现，在谈话中说话和聆听都与额叶和颞叶中大脑区域的广泛网络相关。

有趣的是，这些大脑活动模式是高度特异性的，取决于所使用的确切单词，这些单词的上下文和顺序。

他们还观察到，在讲话和聆听过程中，某些大脑区域都很活跃，这表明这些过程中有部分共享神经基础。最后，他们确定了特定的转变大脑活动当人们从谈话中听听讲话时，就会发生这种情况。

总体而言，这些发现阐明了我们的大脑在谈话过程中组织和理解语言的动态方式。

该团队的发现提供了有关大脑如何摆脱看似轻松的对话壮举的重要见解。它突出了语言的神经机械的分布和动态性，不仅是一个点启动，而且是跨不同大脑区域的网络。

这些模式非常细微地调整了单词和上下文的细节，这一事实表明了大脑在语言展开时处理细微差别的非凡能力。

涉及说话和聆听暗示有效的神经系统的大脑区域之间的部分重叠，这可能是一种共同的机制，根据我们是发送还是接收信息。

下一步涉及语义解码。这意味着不仅仅是简单地识别在对话中哪些大脑区域活跃并解码正在处理的单词和概念的含义。

最终，这种解码水平可以为语言的神经表示提供深刻的见解。这项工作可能有助于发展脑集成通信技术，这些技术可以帮助言语受到神经退行性条件影响的个人肌萎缩性侧硬化症（ALS）。