「ai」AI越进化越跟人类大脑像！Meta找到了机器的“前额叶皮层”，AI学者和神经科学家都惊了

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原文标题：AI越进化越跟人类大脑像！Meta找到了机器的“前额叶皮层”，AI学者和神经科学家都惊了

说出来你可能不信，有一只 AI 刚刚被证明，处理语音的方式跟大脑谜之相似。

甚至在结构上都能相互对应——

科学家们在 AI 身上直接定位出了 " 视觉皮层 "。

这项来自Meta AI等机构的研究一经 po 出，立马在社交媒体上炸开了锅。一大波神经科学家和 AI 研究者前往围观。

LeCun称赞这是 " 出色的工作 "：自监督 Transformer 分层活动与人类听觉皮层活动之间，确实密切相关。

还有网友趁机调侃：Sorry 马库斯，但 AGI 真的快要来了。

不过，研究也引发了一些学者的好奇。

例如麦吉尔大学神经科学博士 Patrick Mineault 提出疑问：

我们发表在 NeurIPS 的一篇论文中，也尝试过将 fMRI 数据和模型联系起来，但当时并不觉得这俩有啥关系。

所以，这到底是一项怎样的研究，它又是如何得出 " 这只 AI 干起活来像大脑 " 的结论的？

AI 学会像人脑一样工作

简单来说，在这项研究中，研究人员聚焦语音处理问题，将自监督模型Wav2Vec 2.0同412 名志愿者的大脑活动进行了比较。

这 412 名志愿者中，有 351 人说英语，28 人说法语，33 人说中文。研究人员给他们听了大约 1 个小时的有声书，并在此过程中用 fMRI 对他们的大脑活动进行了记录。

模型这边，研究人员则用超过 600 小时的无标签语音来训练 Wav2Vec 2.0。

对应志愿者的母语，模型也分为英语、法语、中文三款，另外还有一款是用非语音声学场景数据集训练的。

而后这些模型也听了听志愿者同款有声书。研究人员从中提取出了模型的激活。

相关性的评价标准，遵照这个公式：

其中，X 为模型激活，Y 为人类大脑活动，W 为标准编码模型。

从结果来看，自监督学习确实让 Wav2Vec 2.0 产生了类似大脑的语音表征。

从上图中可以看到，在初级和次级听觉皮层，AI 明显预测到了几乎所有皮层区域的大脑活动。

研究人员还进一步发现了 AI 的 " 听觉皮层 "、" 前额叶皮层 " 到底长在哪一层。

图中显示，听觉皮层与 Transformer 的第一层（蓝色）最吻合，而前额叶皮层则与 Transformer 的最深一层（红色）最吻合。

此外，研究人员量化分析了人类感知母语和非母语音素的能力差异，并与 Wav2Vec 2.0 模型进行对比。

他们发现，AI 也像人类一样，对 "母语" 有更强的辨别能力，比如，法语模型就比英语模型更容易感知来自法语的刺激。

上述结果证明了，600 小时的自监督学习，就足以让 Wav2Vec 2.0 学习到语言的特定表征——这与婴儿在学说话的过程中接触到的 " 数据量 " 相当。

要知道，之前 DeepSpeech2 论文认为，至少需要10000 小时的语音数据（还得是标记的那种），才能构建一套不错的语音转文字（STT）系统。

再次引发神经科学和 AI 界讨论

对于这项研究，有学者认为，它确实做出了一些新突破。

例如，来自谷歌大脑的 Jesse Engel 称，这项研究将可视化滤波器提升到了一个新的层次。

现在，不仅能看到它们在 " 像素空间 " 里长啥样，连它们在 " 类脑空间 " 中的模样也能模拟出来了：

又例如，前 MILA 和谷歌研究员 Joseph Viviano 认为，这个研究还证明了 fMRI 中的静息态（resting-state）成像数据是有意义的。

但在一片讨论中，也出现了一些质疑的声音。

例如，神经科学博士 Patrick Mineault 除了指出自己做过相似研究但没得出结论外，也给出了自己的一些质疑。

他认为，这篇研究并没有真正证明它测量的是 " 语音处理 " 的过程。

相比于人说话的速度，fMRI 测量信号的速度其实非常慢，因此贸然得出 "Wav2vec 2.0 学习到了大脑的行为 " 的结论是不科学的。

当然，Patrick Mineault 表示自己并非否认研究的观点，他自己也是 " 作者的粉丝之一 "，但这项研究应该给出一些更有说服力的数据。

此外也有网友认为，Wav2vec 和人类大脑的输入也不尽相同，一个是经过处理后的波形，但另一个则是原始波形。

对此，作者之一、Meta AI 研究员 Jean-R é mi King 总结：

模拟人类水平的智能，确实还有很长的路要走。但至少现在来看，我们或许走在了一条正确的道路上。

你认为呢？

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