說話要用到大腦中負責信息處理的兩張“網”

　　美國紐約大學12日發布新聞公報稱，該校研究人員發現，人類言語工作記憶系統中用來存儲和處理信息的神經結構比預想的復雜，負責信息處理的網絡不是一個，而是兩個。這一發現對創建更智能的人工智能系統，如語音翻譯工具，具有重要意義。相關研究發表在《自然·神經科學》雜志上。

　　工作記憶是一種對信息進行暫時加工和儲存的容量有限的記憶系統，在許多復雜的認知活動中起重要作用。這種較短時間范圍的記憶形式，能夠讓大腦組織同時處理多種想法。

　　過去的研究認為，人類大腦的言語工作記憶系統中隻有一個“中樞網絡”負責信息的處理，而目前涉及人類語音模仿的人工智能系統的設計也都基於這一認知，這些系統隻有單一的神經網絡。此次紐約大學研究人員的新發現則改變了這一看法。

　　在該項研究中，研究人員對人類大腦在語言轉換過程中的活動情況進行了監測。他們要求被測人員在聽到一種語音后將其翻譯成另一種語言表述出來。對這一聽說轉換過程中神經活動的監測結果表明，在言語工作記憶系統中處理信息的網絡有兩個，研究人員稱之為規則網絡和轉換網絡。規則網絡負責編碼發聲規則，但不會編碼從聽到說這一過程中語言轉換的細節，相關工作由轉換網絡來負責。也就是說，從語音輸入（聽到的）到語音輸出（說出來的）這一過程的神經活動細節，可以通過轉換網絡來進行跟蹤。

　　研究人員指出，增強對言語工作記憶系統的認識十分重要，有言語工作記憶障礙的人學習外語會很困難，現代的智能機器要學習一種新語言也很不容易。如今人工智能越來越接近人類，多個工作記憶網絡又會讓機器更聰明，所以更好地理解人的大腦，對改進人工智能系統具有重要意義。（記者 劉海英）