研究核心发现 - 语言系统与视觉感知系统在大脑中存在深刻交互，语言不仅影响知识的存储与提取，甚至能影响实时视觉感知[1][2][5] - 前颞叶是存储抽象概念知识的关键脑区，它通过白质纤维束与视觉皮层连接，实现语言系统与感觉系统的沟通[1][2] - 连接前颞叶与视觉皮层的白质纤维受损的特殊卒中患者，视觉功能完好但无法判断灰度图片中物体的颜色，且损伤越严重，颜色判断能力与大脑颜色编码越差[1][2][3] - 先天性失明者通过语言习得的颜色知识，其大脑前颞叶的活动模式与视力健全者高度相似，证明语言是独立于感官体验的知识获取途径[2] - 利用AI模型进行对照实验发现，接受过文本训练的模型其内部特征与人类视觉皮层中由语言引发的活动模式相似，而纯视觉模型及特殊卒中患者、猴子的大脑活动模式则更接近[5][7][8][9] - 无论是通过语音、文字还是手语习得的语言，都可能深刻影响视觉感知，早期失聪但熟练使用手语的听障者，其大脑活动也更接近接受文本训练的AI模型[9] 实验方法与模型 - 研究团队通过对比先天性/早期失明受试者与视力健全者的大脑活动，探究非感官途径的知识表征[2] - 为解决人类研究中语言与视觉输入高度耦合的难题，团队采用AI模型作为分离研究手段，严格控制输入数据类型[5][7] - 研究选取了三个架构相同、仅训练时语言输入不同的AI模型进行对比：纯视觉模型MoCo、通过图像标签训练的ResNet-50模型、通过图像对应完整描述文本训练的CLIP模型[7][8] - 将人类实验中使用过的图片输入AI模型，观察其内部反应模式，并与人类受试者观看同样图片时的大脑活动进行对比[8] 理论意义与学科交叉 - 研究挑战了“语言仅是交流工具、不影响基础感知”的传统神经科学观点，认为语言作为抽象编码系统已深度重塑人类认知[10] - 认知科学与人工智能研究正在相互靠近、相互启发，利用AI模型可检验人脑机制，反之亦然[12]