大脑在阅读时进行“摘要”，这与处理全文的 AI 不同

快速阅读: 《Knowridge 科学报告》消息，以色列理工学院的研究揭示了人类大脑与AI在处理语言上的关键差异。人类大脑在处理长文本时会创建摘要，而AI则同时分析所有单词。研究人员开发了一种模仿人脑摘要过程的AI模型，大幅提升了其预测大脑活动的准确性。这项研究有助于未来AI更自然地理解和处理语言。

图源：Unsplash+以色列理工学院的一项新研究揭示了人类大脑与人工智能（AI）模型在处理语言方面的关键差异。虽然AI模型会同时分析句子中的所有单词，但人类大脑在阅读或聆听时会创建一个摘要，帮助理解较长的文本。AI与人脑处理文本的不同方式像ChatGPT和Bard这样的大型语言模型（LLM）已经改变了AI生成和理解文本的能力。这些模型在某些方面被设计得像人脑一样工作，但它们仍然以不同的方式运作。这项发表在《自然·通讯》上的研究通过观察人们听故事时的大脑活动来探讨这种差异。该研究由以色列理工学院的罗伊·赖卡特教授和里法埃尔·蒂科欣斯基博士领导，同时得到了普林斯顿大学的乌里·哈松教授的共同指导。研究人员分析了219名参与者在听口语文本时的功能磁共振成像扫描。他们将大脑活动与现有AI模型的预测进行了比较。结果显示，AI在处理短文本（几十个词左右）时能够准确预测大脑活动。然而，对于较长的文本，AI模型无法匹配人脑的反应。为什么AI难以处理长文本这种差异源于大脑和AI处理信息的方式不同。对于短文本，大脑和AI都会同时处理所有单词。但在面对较长文本时，大脑采取了不同的方法。它不是一次性处理每个单词，而是构建一个摘要——一种“心理存储”——来跟踪整体意义。这个摘要帮助我们在正确的上下文中理解新信息。相比之下，AI模型无需创建摘要。它们在同一时间处理所有之前的单词，而不是随着时间形成结构化的上下文。这种根本性差异解释了为何AI模型在人们听长文本时难以预测大脑活动。模仿大脑的方法为了验证他们的发现，研究人员开发了一个改进的AI模型，模仿了大脑的摘要过程。这个模型不是一次性分析全文，而是创建过去的文本摘要，并用这些摘要来解读即将出现的单词。这一调整大大提高了AI对大脑活动的预测准确性。该研究还绘制了负责短期和长期语言处理的大脑区域。它确定了参与积累上下文的区域，这些区域帮助我们理解正在进行的叙述，无论是对话、书籍还是讲座。这对AI和人类理解的意义这项研究展示了人类大脑如何通过总结和存储关键细节来高效处理大量信息。这也表明，AI可以通过采用类似的方法来改进，使其能够以更人性化的方式处理长文本。尽管AI在生成和分析文本方面变得强大，但它仍缺乏大脑随着时间创造结构化意义的能力。通过学习我们大脑如何总结信息，未来的AI模型可能会在理解和处理语言方面变得更加自然。研究结果可以在《自然·通讯》中找到。版权所有 © 2025 知识桥科学报告。保留所有权利。

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